發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 13:38

  本文關(guān)鍵詞：基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的人口流動(dòng)分析　出處：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及智能手機(jī)的普及,運(yùn)營(yíng)商架設(shè)的手機(jī)基站所采集的大規(guī)模手機(jī)信令數(shù)據(jù)在軌跡數(shù)據(jù)挖掘、城市規(guī)劃和人口流動(dòng)等研究領(lǐng)域中發(fā)揮著重要價(jià)值。人口流動(dòng)分析是市政規(guī)劃部門的重要任務(wù)。由于傳統(tǒng)分析方法適用范圍較窄、準(zhǔn)確度較低以及成本高昂,如何基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)來分析城市的人口流動(dòng)情況就顯得至關(guān)重要。然而,鑒于存在定位精度不準(zhǔn)、采樣頻率不穩(wěn)定等因素,如何準(zhǔn)確獲取人口流動(dòng)情況面臨著巨大挑戰(zhàn)。本文提出基于軌跡行為特征的判定算法(Movement Features based Judging Urban Population Flow,MF-JUPF)和基于基站狀態(tài)的區(qū)縣流動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法(Base Station State based Finding Districts Migration,BSS-FDM)分別分析進(jìn)出城市和區(qū)縣之間人口流動(dòng)問題。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce的分布式解決方案,并基于真實(shí)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行實(shí)驗(yàn),證明了上述算法的正確性和有效性。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下:手機(jī)信令數(shù)據(jù)分布式處理框架根據(jù)手機(jī)信令數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及MF-JUPF算法和BSS-FDM算法,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce分布式架構(gòu)的解決方案,從手機(jī)信令數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作,到進(jìn)出城市和區(qū)縣之間人口流動(dòng)的挖掘,再到實(shí)驗(yàn)和效果展示,均基于分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),具有較高的運(yùn)行效率和良好的擴(kuò)展性。判定進(jìn)出城市軌跡行為針對(duì)進(jìn)出城市人口流動(dòng)問題,本文提出MF-JUPF算法,該算法通過分析用戶進(jìn)出城市時(shí)形成的軌跡特點(diǎn),總結(jié)并設(shè)計(jì)提取重要軌跡特征,其中包括信號(hào)消失時(shí)長(zhǎng)、樞紐區(qū)域出現(xiàn)概率、樞紐區(qū)域停留指數(shù)、與邊境區(qū)域最短距離以及與居住地/工作地的平均距離,并利用分類模型對(duì)進(jìn)出城市行為進(jìn)行判定。在應(yīng)用居住地和工作地特征時(shí),優(yōu)化了在分布式場(chǎng)景下的大表查詢操作。挖掘區(qū)縣之間人口流動(dòng)行為本文提出BSS-FDM算法以分析區(qū)縣之間人口流動(dòng)問題,該算法根據(jù)基站空間分布和連接情況,利用停留區(qū)域發(fā)現(xiàn)算法以挖掘用戶有目的性的去往區(qū)縣,為應(yīng)對(duì)用戶處于多個(gè)區(qū)縣交界處的復(fù)雜情況,提出基于圓心和基于連接算法以幫助確定停留區(qū)域的從屬區(qū)縣,最終形成區(qū)縣狀態(tài)轉(zhuǎn)移序列來反映用戶在區(qū)縣之間的移動(dòng)情況。
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【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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1 孔揚(yáng)鑫;金澈清;王曉玲;;基于手機(jī)軌跡數(shù)據(jù)的人口流動(dòng)分析[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2016年01期

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本文編號(hào)：1350499