基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，包括：对原始的手机信令数据进行预处理；基于速度、距离及时间阈值，进行用户轨迹驻留点识别；识别核心工作者的职住地及其活动驻留点；对核心工作者的活动驻留点的上下文特征、时空属性特征、地理语义特征、用户个人信息及通话信息提取；基于随机森林的工作状态判别模型训练；基于训练得到的随机森林模型，提取城市居民工作时长。本发明专利技术旨在降低所使用数据的获取成本，且能够解决目前的方法无法大尺度的、全面的分析城市中居民工作状态与时长的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种工作时长提取方法，尤其涉及一种基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法。

技术介绍

1、随着社会经济的发展，劳动者超时工作现象越来越严重，引发社会关注。判定城市居民的工作活动，尤其是提取城市居民的工作时长及其分布能够有效发现城市中的热点区域和工作活动中的弱势群体，进而为城市规划和管理提供独特的视角和参考。

2、当前对居民工作时长的研究主要以传统的问卷调查法和实地访谈法为主。以往的关于居民工作的研究主要基于文件调查探究某些行业及单位劳动者的过劳工作情况。但这些研究的对象样本少且分布的行业集中，不具备全行业的普适性。同时，主要采用问卷调查等方法，难以把握整个城市居民的工作行为情况。随着信息和通讯技术的发展，越来越多的新技术和新数据被应用于城市研究中。手机信令数据以其覆盖用户和区域多、实时性好以及定位精度较高的特点，为城市研究提供了很好的数据支持。基于手机信令数据，已经存在一些方法用来识别用户的职住地位置，例如，公开专利cn113613174a通过网格聚类方法识别用户的停留簇，进而通过时间窗口法提取用户的职住地；公开专利cn本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：包括以下提取步骤：

2.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述S1中，数据预处理包括异常数据的删除和重复数据的处理。

3.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述S2中，用户轨迹驻留点识别方法为：

4.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述S3中，核心工作者职住地识别的具体方法为：

5.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城...

【技术特征摘要】

1.一种基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：包括以下提取步骤：

2.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s1中，数据预处理包括异常数据的删除和重复数据的处理。

3.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s2中，用户轨迹驻留点识别方法为：

4.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s3中，核心工作者职住地识别的具体方法为：

5.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s4中，提取的活动驻留点的上下文特征包括历史序列状态特征、时间上下文特征和空间上下文特征；

6.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s5中，活动驻留点的时空属性特征提取的具体方法为：

7.根据权利要求1所述的基于长时序手机信令数据的城市居民工作时长提取方法，其特征在于：所述s6中，活动驻留点的地理语义特征提取的方法为：根据活动驻留点的位置提取其地理语义信息，首先将研究区域划分为500米网格，并提取活动驻留点位置的土地利用类型；其次...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋辞，郑成龙，裴韬，陈洁，蒋林峰，刘乐，高猛，王筱彤，杨宗翰，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：