CN109410568A - 基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统 - Google Patents

基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统，方法包括：根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点；系统包括合并模块、统计模块、获取模块、用户画像建立模块和推测模块。本发明能够推导出每张IC卡的出行规律，针对性强，且能够帮助公交运营系统分析乘客的出行习惯，实用性高，可广泛应用于智能交通领域。

Description

基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统
技术领域
本发明涉及智能交通领域，尤其是基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统。
背景技术
公交车辆的轨迹数据和IC卡刷卡数据中蕴藏着城市客流、城市居民出行规律、城市居民的乘车需求等有用的信息。现有推算公交乘客OD(Origin-Destination)点的方法是通过手机信号来追踪乘客的上下车状态，这种方法通过关联公交站台和乘客的手机信号，当公交车到站时，通过判断站台上手机信号区的手机信号数量来获取乘客的下车数量。这种方法的缺点在于无法关联到公交IC卡，虽然基于手机信令可以估算大概的站点下车人数，但无法推导每张IC卡出行时对应的下车站点，针对性不高且实用性较低。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种针对性强且实用性高的，基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法及系统。
本发明所采取的技术方案的一方面为：
基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，包括以下步骤：
根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
进一步，所述根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理这一步骤，包括以下步骤：
判断用户是否在第一预设时间内发生了若干次乘车交易，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
判断用户若干次乘车交易的站点距离是否超过第一预设距离，若是，则不做处理；反之，则将若干次乘车交易合并为一次乘车交易。
进一步，所述对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录这一步骤，包括以下步骤：
记录用户的第一次上车站点和最后一次上车站点；
判断用户的出行次数是否为2，若是，则将用户加入第一用户群；反之，则对用户的乘车记录进行简化处理，然后将用户加入第二用户群。
进一步，所述对用户的乘车记录进行简化处理这一步骤，包括以下步骤：
根据用户的乘车记录，获取用户连续两次的上车站点信息；
判断用户连续两次交易的间隔时间是否小于第二预设时间，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
获取用户在第一个上车站点的对应行车路线中与第二个上车站点之间距离最短的站点，并将该站点标记为用户的第一个下车站点。
进一步，所述根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率；
根据乘客在各个站点的下车概率，计算第二用户群的吸引矩阵；
对计算得到的吸引矩阵进行归一化处理，得到乘客下车站点的推测结果。
进一步，所述根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第一下车概率；
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第二下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第三下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第四下车概率。
进一步，还包括以下步骤：
采用Key-Value的存储格式将用户画像存储至HBase中；
其中，所述Key包括IC卡ID、乘坐的车辆信息、上车站点信息、下车站点信息、行驶方向、交通高峰、交通平峰和工作日标志；
所述Value包括用户换乘时的下车站点信息以及出行次数。
进一步，所述用户出行次数根据IC卡的交易次数来确定。
本发明所采取的技术方案的另一方面是：
基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，包括：
合并模块，用于根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
统计模块，用于对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
获取模块，用于根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
用户画像建立模块，用于根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
推测模块，用于根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
本发明所采取的技术方案的又一方面是：
基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载程序，以执行本发明的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法。
本发明的有益效果是：本发明通过利用用户的IC卡交易记录，在建立了第一用户群的用户画像之后，能够推测得到第二用户群的下车站点，相较于现有通过手机信号来追踪乘客上下车状态的方法，本发明能够推导出每张IC卡的出行规律，针对性强，且能够帮助公交运营系统分析乘客的出行习惯，实用性高。
附图说明
图1为本发明基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。对于本发明实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
参照图1，本发明基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，包括以下步骤：
根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
进一步作为优选的实施方式，所述根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理这一步骤，包括以下步骤：
判断用户是否在第一预设时间内发生了若干次乘车交易，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
判断用户若干次乘车交易的站点距离是否超过第一预设距离，若是，则不做处理；反之，则将若干次乘车交易合并为一次乘车交易。
进一步作为优选的实施方式，所述对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录这一步骤，包括以下步骤：
记录用户的第一次上车站点和最后一次上车站点；
判断用户的出行次数是否为2，若是，则将用户加入第一用户群；反之，则对用户的乘车记录进行简化处理，然后将用户加入第二用户群。
进一步作为优选的实施方式，所述对用户的乘车记录进行简化处理这一步骤，包括以下步骤：
根据用户的乘车记录，获取用户连续两次的上车站点信息；
判断用户连续两次交易的间隔时间是否小于第二预设时间，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
获取用户在第一个上车站点的对应行车路线中与第二个上车站点之间距离最短的站点，并将该站点标记为用户的第一个下车站点。
进一步作为优选的实施方式，所述根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率；
根据乘客在各个站点的下车概率，计算第二用户群的吸引矩阵；
对计算得到的吸引矩阵进行归一化处理，得到乘客下车站点的推测结果。
进一步作为优选的实施方式，所述根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第一下车概率；
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第二下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第三下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第四下车概率。
进一步作为优选的实施方式，还包括以下步骤：
采用Key-Value的存储格式将用户画像存储至HBase中；
其中，所述Key包括IC卡ID、乘坐的车辆信息、上车站点信息、下车站点信息、行驶方向、交通高峰、交通平峰和工作日标志；
所述Value包括用户换乘时的下车站点信息以及出行次数。
进一步作为优选的实施方式，所述用户出行次数根据IC卡的交易次数来确定。
与图1的方法相对应，本发明基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，包括：
合并模块，用于根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
统计模块，用于对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
获取模块，用于根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
用户画像建立模块，用于根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
推测模块，用于根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
与图1的方法相对应，本发明基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载程序，以执行本发明的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法。
下面详细描述本发明基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法的具体实施步骤：
S1、根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、判断用户是否在第一预设时间内发生了若干次乘车交易，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
S12、判断用户若干次乘车交易的站点距离是否超过第一预设距离，若是，则不做处理；反之，则将若干次乘车交易合并为一次乘车交易。
本实施例假设第一预设时间为1小时，第一预设距离为2公里，例如乘客在一小时内通过刷IC卡进行了多次乘车交易，且各条乘车线路彼此之间站点的最短距离不超过2公里，则认定该乘客的多次乘车交易属于换乘，此时，将多个乘车交易合并成一次乘车交易。参照表1，ID号为001的IC卡分别在10：10：10，10：40：00以及21：00：00进行了三次乘车交易，其中，前两次交易的时间间隔小于1小时，且经检验，线路B12和线路B4之间最近站点的距离也小于2公里，因此，将前两次的乘车次数(即出行次数)合并为一次，最终该ID的IC卡的乘车次数(即出行次数)确定为两次。
表1
IC卡ID 站点ID 线路ID 时间 出行次数
001 02 B12 10:10:10 1
001 07 B4 10:40:00 1
001 08 B4 21:00:00 2
S2、对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
其中，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、记录用户的第一次上车站点和最后一次上车站点；
S22、判断用户的出行次数是否为2，若是，则将用户加入第一用户群；反之，则对用户的乘车记录进行简化处理，然后将用户加入第二用户群。
其中，所述对用户的乘车记录进行简化处理这一步骤，包括以下步骤：
S221、根据用户的乘车记录，获取用户连续两次的上车站点信息；
S222、判断用户连续两次交易的间隔时间是否小于第二预设时间，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
S223、获取用户在第一个上车站点的对应行车路线中与第二个上车站点之间距离最短的站点，并将该站点标记为用户的第一个下车站点。
以表1的001号IC卡的前两次乘车交易为例，前两次乘车交易的时间间隔小于1小时，根据B12线路中所有站点的地理经纬度信息，对B12线路的站点进行遍历查询，得到一个与B4线路中07站点距离最近的站点，则本发明将查询得到的这个站点标记为第一条乘车记录的下车站点。
S3、根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
其中，本发明统计在工作日期间，每天只有两次出行的乘客，如果两次出行的上车站点是相互可达的，则将这两个上车站点标记为乘客的住宅站点(即上班下车站点)和工作站点(即下班下车站点)，并将相关数据存放至HBase。
S4、根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
其中，本发明采用Key-Value的存储格式将用户画像存储至HBase中；
所述Key包括IC卡ID、乘坐的车辆信息、上车站点信息、下车站点信息、行驶方向、交通高峰、交通平峰和工作日标志；
所述Value包括用户换乘时的下车站点信息以及出行次数。
具体的，本实施中的HBase结构如表2所示：
表2
其中，Key样例中的“001-B12-02-1-1-1”表示：在工作日高峰时段，001号的IC卡在B12车辆正向的第二个站上车)；
Value样例中的“[{04，3},{06，7}]”表示：在第四个站下车3次，第六个站下车7次。
如表2所示，用户画像保存了用户历史乘车记录的所有汇总信息。
S5、根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点；
其中，所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51、根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率；
所述步骤S51具体包括以下步骤：
S511、根据第一用户群的用户画像，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第一下车概率；所述第一下车概率的计算公式为：
其中，u代表上行线路；Tmp表示早高峰；表示乘客在上行线路u从站点i上车到站点j下车的概率；表示在上行线路u的早高峰时段，从站点i到站点j的乘客数；表示在上行线路u的早高峰时段，从站点i到站点m的乘客数；nu表示上行线路的n个站点。
S512、根据第一用户群的用户画像，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第二下车概率；所述第二下车概率的计算公式为：
其中，u代表上行线路；表示根据第一用户群推算乘客在上行线路u从站点i上车到站点j下车的概率；Tep表示晚高峰；表示在上行线路u的晚高峰时段，在第一用户群中从站点i到站点j的乘客数；
S513、根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第三下车概率；所述第三下车概率的计算公式为：
其中，u代表上行线路；d代表下行线路；表示根据第二用户群推算乘客在上行线路u从站点i上车到站点j下车的概率；表示在下行线路d的晚高峰时段，在第二用户群中从站点i到站点j的乘客数；
S514、根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第四下车概率；所述第四下车概率的计算公式为：
其中，u代表上行线路；d代表下行线路；表示根据第二用户群推算乘客在上行线路u从站点i上车到站点j下车的概率；表示在下行线路d的早高峰时段，在第二用户群中从站点i到站点j的乘客数；
S52、根据乘客在各个站点的下车概率，计算第二用户群的吸引矩阵；
本实施例以早高峰为例，所述吸引矩阵的计算公式为：
P′i,j(Tmp)＝Pki,j(Tmp)×Pwi,j(Tmp)，
其中，P'i,j(Tmp)表示计算得到的吸引矩阵，吸引矩阵是指对站点用户群的吸引力的矩阵，其主要作用是推测出用户属于矩阵中的哪个站点；Pki,j(Tmp)表示在早高峰时段，第一用户群推算乘客从站点i上车到站点j下车的概率；Pwi,j(Tmp)表示在早高峰时段，第二用户群推算乘客从站点i上车到站点j下车的概率；
S53、对计算得到的吸引矩阵进行归一化处理，得到乘客下车站点的推测结果；
所述对吸引矩阵进行归一化处理的计算公式为：
其中，Pi,j(Tmp)表示归一化处理后得到的结果，归一化是一种无量纲处理手段，能够理系统数值的绝对值变成某种相对值关系，是一种简化计算并缩小量值的有效办法。
本发明不依赖外部数据，仅需对用户的IC卡消费记录进行分析，就可以获得每个用户的乘车习惯并进一步分析得到用户的消费习惯，最终建立起每个用户的用户画像，为公交系统的运营提供精准的决策指导，实用性很高。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：包括以下步骤：
根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
2.根据权利要求1所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理这一步骤，包括以下步骤：
判断用户是否在第一预设时间内发生了若干次乘车交易，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
判断用户若干次乘车交易的站点距离是否超过第一预设距离，若是，则不做处理；反之，则将若干次乘车交易合并为一次乘车交易。
3.根据权利要求1所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录这一步骤，包括以下步骤：
记录用户的第一次上车站点和最后一次上车站点；
判断用户的出行次数是否为2，若是，则将用户加入第一用户群；反之，则对用户的乘车记录进行简化处理，然后将用户加入第二用户群。
4.根据权利要求3所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述对用户的乘车记录进行简化处理这一步骤，包括以下步骤：
根据用户的乘车记录，获取用户连续两次的上车站点信息；
判断用户连续两次交易的间隔时间是否小于第二预设时间，若是，则执行下一步骤；反之，则不做处理；
获取用户在第一个上车站点的对应行车路线中与第二个上车站点之间距离最短的站点，并将该站点标记为用户的第一个下车站点。
5.根据权利要求1所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率；
根据乘客在各个站点的下车概率，计算第二用户群的吸引矩阵；
对计算得到的吸引矩阵进行归一化处理，得到乘客下车站点的推测结果。
6.根据权利要求5所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述根据第一用户群的用户画像和第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在各个站点的下车概率这一步骤，包括以下步骤：
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第一下车概率；
根据第一用户群的用户画像，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第二下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在晚高峰上行线路中各个站点的第三下车概率；
根据第二用户群的乘客上车站点，计算乘客在早高峰上行线路中各个站点的第四下车概率。
7.根据权利要求1所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：还包括以下步骤：
采用Key-Value的存储格式将用户画像存储至HBase中；
其中，所述Key包括IC卡ID、乘坐的车辆信息、上车站点信息、下车站点信息、行驶方向、交通高峰、交通平峰和工作日标志；
所述Value包括用户换乘时的下车站点信息以及出行次数。
8.根据权利要求1所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法，其特征在于：所述用户出行次数根据IC卡的交易次数来确定。
9.基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，其特征在于：包括：
合并模块，用于根据用户的IC卡交易记录，对用户出行次数进行合并处理；
统计模块，用于对合并处理后的用户出行次数进行统计分类，得到第一用户群的乘车记录和第二用户群的乘车记录；所述第一用户群为下车站点已知的乘客集合，所述第二用户群为下车站点未知的乘客集合；
获取模块，用于根据统计分类的结果，获取第一用户群的上班下车站点和下班下车站点；
用户画像建立模块，用于根据第一用户群的上班下车站点和下班下车站点，建立第一用户群的用户画像；
推测模块，用于根据第一用户群的用户画像，推测第二用户群的乘客下车站点。
10.基于用户画像和换乘规律的下车站点推测系统，其特征在于：包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载程序，以执行如权利要求1-8任一项所述的基于用户画像和换乘规律的下车站点推测方法。
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