伴随者识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于大数据技术领域，公开了一种伴随者识别方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取用户的终端信令快照表；根据终端信令快照表得到用户的目标场景区域；识别用户在目标场景区域的行为状态，根据各个用户的行为状态构建用户出行列表；根据频繁项挖掘算法得到用户出行列表中各个用户之间的支持度，根据支持度识别用户出行列表中的伴随者；本发明专利技术通过预设场景配置区域精准定位交通出行用户当前所在的区域，基于用户在不同区域的出行状态进行频繁项挖掘，结合用户出行场景从时间空间多方面分析各个用户的关联性，基于各个用户的出行关联性来识别行伴随者，有效避免忽略因为时间不连续中途离开的对象，导致伴随者识别准确度低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据，尤其涉及一种伴随者识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、传统的交通出行方法，更多是在用户的层面进行数据分析，但是由于手机用户在时间序列上存在不规则的情况，导致数据分析的准确性存在差异。

2、目前的时空伴随对象挖掘方法都在时间效率以及准确度上有着一定的缺陷。例如在轨迹聚类中的dbscan算法(全称density-based spatial clustering of applicationswith noise，dbscan算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法)时间复杂度较高，不利于大数据环境轨迹数据的伴随对象挖掘。同时，大部分方法要求轨迹的时间连续性，这会使得在某一时刻离开集群的对象被忽略，进而使得准确度下降。而现有技术的方案都只是针对经纬度做hash变换，将经纬度降维。在时空比对过程中，依然要通过统计、碰撞等业务逻辑来实现，效率和准确度方面都大打折扣，尤其是在海量数据情况下，效率低及效果差的问题显得尤为突出。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种伴随者识别方法，其特征在于，所述伴随者识别方法包括：

2.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述获取用户的终端信令快照表，包括：

3.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述根据用户的终端信令快照表得到所述用户的目标场景区域，包括：

4.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述识别所述用户在所述目标场景区域的行为状态，根据各个用户的行为状态构建用户出行列表，包括：

5.如权利要求4所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述将所述终端信令快照表与历史终端信令快照表进行比较，根据比较结果确定所述用户的行为状态...

【技术特征摘要】

1.一种伴随者识别方法，其特征在于，所述伴随者识别方法包括：

2.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述获取用户的终端信令快照表，包括：

3.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述根据用户的终端信令快照表得到所述用户的目标场景区域，包括：

4.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述识别所述用户在所述目标场景区域的行为状态，根据各个用户的行为状态构建用户出行列表，包括：

5.如权利要求4所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述将所述终端信令快照表与历史终端信令快照表进行比较，根据比较结果确定所述用户的行为状态，包括：

6.如权利要求1所述的伴随者识别方法，其特征在于，所述根据频繁项挖掘算法得到所述用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王龙，周辉，张帆，张伟芳，徐薇，张琪琦，富勇楠，赵丽丽，宋华云，
申请(专利权)人：中移动信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：