【摘要】：基于移動用戶行為分析的城市功能區(qū)識別研究是用戶行為分析研究領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。與傳統(tǒng)的城市功能區(qū)識別研究相比,這類研究使用用戶的行為數(shù)據(jù),通過用戶的行為規(guī)律識別用戶群體,再根據(jù)用戶的群體類別和分布規(guī)律識別城市功能區(qū)。這種研究具有一定的難度,首先主要體現(xiàn)在如何根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)對用戶進行合理的分群進而獲得用戶類別,其次需要根據(jù)用戶的分布規(guī)律和用戶類別標簽對基站類型進行分類從而識別城市功能區(qū)。針對這些研究點,本文做了如下兩點研究:1.改進模糊聚類(Fuzzy C-Means,FCM)算法,設(shè)計一種基于用戶行為興趣相似度的動態(tài)分群算法。該方法改進傳統(tǒng)的模糊聚類算法,主要解決的問題是根據(jù)用戶行為興趣度對用戶進行動態(tài)分群,實現(xiàn)步驟如下:首先使用自組織特征映射(Self-organization feature Map,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初聚類,獲得模糊聚類的初始聚類參數(shù);然后定義用戶行為興趣指標衡量用戶對某一業(yè)務(wù)的行為興趣度,并通過用戶行為興趣相似度算法計算用戶間的相似度;最后通過設(shè)置用戶平均隸屬度閾值來評判分群結(jié)果是否合理,從而實現(xiàn)用戶的動態(tài)分群。實驗結(jié)果表明,該方法相比于傳統(tǒng)的模糊聚類算法能更好地用于移動用戶的分群。2.在用戶行為分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計一種基于用戶行為分析的城市功能區(qū)識別算法。該算法主要解決的問題是通過基站的用戶屬性對城市功能區(qū)進行識別,實現(xiàn)思路如下:首先通過泰森多邊形的思想使用基站對地圖進行分割,并按時間窗口序列統(tǒng)計基站用戶的特征分布,得到基站特征矩陣;其次,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法對特征矩陣進行降維從而提取出主要特征作為濾波器;然后構(gòu)建并訓(xùn)練基于時間窗口序列濾波器的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)分類器,并使用此分類器對基站進行分類;最后,通過使用分類得到的基站類別,對基站覆蓋區(qū)域進行識別,從而達到城市功能區(qū)識別的目的。本文通過TensorFlow系統(tǒng)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行實驗,實驗結(jié)果表明,該方法相比于傳統(tǒng)的城市功能區(qū)識別算法能夠有效地識別城市功能區(qū)域。
【圖文】：

用泰森多邊形的思想，將基站作為樣點在百度地化的地圖映射到每個基站覆蓋的多邊形區(qū)域內(nèi)，本小節(jié)對地圖分割的步驟為：首先對地圖進柵格作為地圖分割的基本單位柵格化地圖，并對僅具有自身編號，還具有中心點的坐標信息；其多邊形的思想，通過手機基站的地理位置分割地統(tǒng)計其所在多邊形覆蓋的地圖柵格編號，即計算森多邊形的思想該柵格屬于離它最近的基站。通所覆蓋范圍內(nèi)的柵格號列表。基于泰森多邊形思所示。地圖柵格化柵格編號泰森多邊形劃分地圖

基于用戶行為分析的城市功能區(qū)識別算法，在上一章節(jié)用戶分群的基礎(chǔ)上，通過用戶的基站軌跡數(shù)據(jù)對城市功能區(qū)進行識別。首先，對地圖進行柵格化，，并基于泰森多邊形的思想使用基站對地圖進行分割，獲得基站所覆蓋區(qū)域的地圖的柵格序號；然后，將上一章節(jié)得到的用戶分群結(jié)果作為用戶的類別屬性，通過不同時段內(nèi)接入該基站的用戶，獲得基于時間窗口序列的基站用戶特征分布矩陣；其次，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對基站進行分類，在進行基站分類前需要使用 PCA 特征預(yù)處理的方法提取主要特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波器，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對基站進行分類后，基站的分類結(jié)果代表基站所覆蓋區(qū)域的功能區(qū)類別；最后，將基站覆蓋區(qū)域進行著色渲染，通過百度地圖可視化地展示出識別結(jié)果。本章算法的算法結(jié)構(gòu)如圖 4.4 所示：統(tǒng)計時間序列窗口基站用戶特征群組1 用戶 1,3,4,...PCA特征降維預(yù)處理可視化展示訓(xùn)練集獲取基站-柵格映射列表
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5;TP301.6

【參考文獻】

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本文編號：2610426