CN117596551B - 一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法及装置 - Google Patents

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CN117596551B CN202410079604.3A CN202410079604A CN117596551B CN 117596551 B CN117596551 B CN 117596551B CN 202410079604 A CN202410079604 A CN 202410079604A CN 117596551 B CN117596551 B CN 117596551B
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Abstract

本申请公开了一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法及装置，涉及路径还原技术领域，包括以下步骤：获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表以构建栅格绿道网映射维表；根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并据此构建栅格绿道网轨迹表；确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并将栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；确定绿道网用户结果集，并结合绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。本申请能够高效识别出用户的真实路径，可以为城市规划和管理提供科学依据，帮助管理者更好地规划绿道网的建设和维护。

Description

一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法及装置
技术领域
本申请涉及路径还原技术领域，尤其涉及一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法及装置。
背景技术
随着城市的发展和人们生活水平的提高，绿道网成为了城市中重要的开放空间，提供步行、骑行、自然观察等户外活动场所，然而，对于绿道网的使用情况，一般采用问卷调查或摄像头监控的方法，这不仅需要大量的人力和物力，还难以做到实时监测和大数据分析；若采用GPS数据来拟合出行路径则方法众多，但由于其用户覆盖面窄且匹配效率低，也无法在绿道网情境下广泛应用；同时这些方法均不能获取到用户的真实出行路径，因此基于此提供的流量统计或使用分析等也都缺乏全面性和真实性。
发明内容
本申请提供的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，旨在解决现有技术无法准确获取绿道网中用户真实出行路径的问题。
为实现上述目的，本申请采用以下技术方案：
本申请的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，包括以下步骤：
获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，并结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
作为优选，所述根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表，包括：
基于每个栅格中心构建栅格缓冲区，并根据所述栅格缓冲区与绿道网中道路的空间包含关系建立栅格绿道网映射维表。
作为优选，所述在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表，包括：
获取每个行为轨迹点进出基站的时间，并将其作为对应栅格的进入时间和离开时间；
将用户单条行为轨迹中包含的所有行为轨迹点按时间升序排列以确定是否存在相邻的重复栅格，若存在则保留在前行为轨迹点的基站进入时间和在后行为轨迹点的基站离开时间，并将其作为对应栅格新的进入时间和离开时间；
计算排列处理后相邻两个行为轨迹点间的时间差值，并根据所述时间差值计算用户出行速度，若所述出行速度大于预设的最大出行速度，则删除在后行为轨迹点；
在所述栅格绿道网映射维表中建立与删除完成后的行为轨迹点的关联，得到栅格绿道网轨迹表。
作为优选，所述确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息，包括：
根据所述栅格绿道网轨迹表将用户单次出行时离开上一个绿道网栅格的时间记为第一时间，进入下一绿道网栅格的时间记为第二时间，并依次计算所有第一时间与对应第二时间的差值；
若所有时间差值均大于第一阈值，则判定为一段绿道网行程，若存在时间差值小于第一阈值，则判定为多段绿道网行程；
根据判断结果识别每段绿道网行程中用户在绿道的出口和入口以及进入时间和离开时间，得到绿道网行程信息。
作为优选，所述计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集，包括：
获取用户单次出行时长，并根据所述绿道网行程信息确定本次出行中绿道网行程的总时长；
根据所述用户单次出行时长和本次出行中绿道网行程的总时长计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率；
将所述时间覆盖率与第二阈值进行比较，并根据比较结果将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集。
作为优选，所述根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，包括：
将所述第一轨迹数据集聚类为以绿道编号为主键的轨迹集合序列，并将所述第二轨迹数据集与所述轨迹集合序列作交集运算得到用户匹配的绿道网栅格个数；
基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度；
根据所述轨迹相似度和第二轨迹数据集确定第二轨迹数据结果集，并将所述第一轨迹数据集与所述第二轨迹数据结果集合并得到绿道网用户结果集。
作为优选，所述基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度，包括：
获取所述轨迹集合序列中用户经过的全部绿道网栅格个数，并计算所述用户匹配的绿道网栅格个数与所述用户经过的全部绿道网栅格个数的比值，得到所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度。
一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原装置，包括：
获取模块，用于获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
关联模块，用于根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
划分模块，用于确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
确认模块，用于根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，并结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上述中任一项所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序使计算机执行时实现如上述中任一项所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
本发明具有如下有益效果：
本申请先对目标区域进行栅格划分，再通过信令数据识别用户在目标区域内的行为轨迹，最后结合绿道网对行为轨迹进行不同数据质量的划分，并分别对划分后的轨迹数据进行聚合和拟合，能够高效识别出用户的真实路径，不仅可以为城市规划和管理提供科学依据，帮助管理者更好地规划绿道网的建设和维护，还可以为骑行爱好者提供更好的服务，例如提供实时的骑行路线推荐和活动组织等信息。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法的流程图；
图2是本申请一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原装置的示例图；
图3是本申请实现一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法的电子设备示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的权利要求书和说明书的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式，此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他单元。
实施例1
如图1所示，一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，包括以下步骤：
S110、获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
S120、根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
S130、确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
S140、根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，并结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
在本实施例中，先选择一个区域作为目标区域，再基于该目标区域的位置信息，对其进行栅格划分，例如将其划分为若干个50m×50m的栅格，从而得到该目标区域对应的栅格地图，其中，栅格地图上可包含栅格编号和栅格中心经纬度，同时基于目标区域中的绿道网生成对应的绿道网维表。
进一步，基于每个栅格中心构建栅格缓冲区，并根据所述栅格缓冲区与绿道网中道路的空间包含关系建立栅格绿道网映射维表。
基于每个栅格中心构建栅格缓冲区，并根据栅格缓冲区与绿道网中道路的空间包含关系构建栅格绿道网映射维表，该栅格绿道网映射维表中不仅包括栅格编号和绿道网编号，还包括栅格对应绿道网的名称、地市信息和所处绿道网的具体路段等。
然后再根据用户的手机信令数据确定一定时间内其在目标区域中的行为轨迹集合，此处的一定时间是根据研究需要自行设定的，例如在本实施例中其被设置为24个小时，行为轨迹集合中记录的是一定时间内用户在目标区域中每次出行的行为轨迹，可能只有一条，也可能有多条，即出行几次，行为轨迹集合中就有几条行为轨迹。
进一步地，获取每个行为轨迹点进出基站的时间，并将其作为对应栅格的进入时间和离开时间；
将用户单条行为轨迹中包含的所有行为轨迹点按时间升序排列以确定是否存在相邻的重复栅格，若存在则保留在前行为轨迹点的基站进入时间和在后行为轨迹点的基站离开时间，并将其作为对应栅格新的进入时间和离开时间；
计算排列处理后相邻两个行为轨迹点间的时间差值，并根据所述时间差值计算用户出行速度，若所述出行速度大于预设的最大出行速度，则删除在后行为轨迹点；
在所述栅格绿道网映射维表中建立与删除完成后的行为轨迹点的关联，得到栅格绿道网轨迹表。
获取目标区域中的基站信息，再根据基站信息确定每个行为轨迹点进出基站的时间，并将其作为进入和离开对应栅格的时间，将用户单次出行的行为轨迹点按照时间升序排列以确定是否存在相邻的重复栅格，因为目标区域被划分成了若干个栅格，故行为轨迹点一定是落在栅格内的，若存在则合并这两个行为轨迹点，并将在前行为轨迹点进入基站的时间和在后行为轨迹点离开基站的时间作为最新进入和离开对应栅格的时间。
再计算合并后相邻行为轨迹点之间的距离，根据该距离计算出当前用户的出行速度Vact，并将其与设定的最大出行速度Vmax对比，若Vact＞Vmax，则将该行为轨迹点作为漂移点剔除。
最后将剩余的行为轨迹点与栅格绿道网映射维表建立关联，得到栅格绿道网轨迹表。
进一步地，根据所述栅格绿道网轨迹表将用户单次出行时离开上一个绿道网栅格的时间记为第一时间，进入下一绿道网栅格的时间记为第二时间，并依次计算所有第一时间于对应第二时间的差值；
若所有时间差值均大于第一阈值，则判定为一段绿道网行程，若存在时间差值小于第一阈值，则判定为多段绿道网行程；
根据判断结果识别每段绿道网行程中用户在绿道的出口和入口以及进入时间和离开时间，得到绿道网行程信息。
根据栅格绿道轨迹表将用户单条行为轨迹中离开上一个绿道网栅格的时间均记作第一时间，进入下一个绿道网栅格的时间均记作第二时间，因为栅格绿道网轨迹表中的行为轨迹点都是已完成升序排列和漂移点剔除的，故此处无需再对行为轨迹点进行时间排序，然后依次判断第一时间与其对应第二时间的差值，若时间差值都小于设定阈值，则认为所有绿道轨迹为同一段行程，若时间差值存在大于设定阈值的情况，则认为该第一时间所对应的轨迹点是本段行程的最后一个点，且该用户在本次出行中不止一次到达过绿道网，在本实施例中该阈值设为15分钟，然后记录绿道网行程数量，并确定每段绿道网行程中用户在绿道的出口和入口以及进入时间和离开时间，即得到绿道网行程信息。
进一步地，获取用户单次出行时长，并根据所述绿道网行程信息确定本次出行中绿道网行程的总时长；
根据所述用户单次出行时长和本次出行中绿道网行程的总时长计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率；
将所述时间覆盖率与第二阈值进行比较，并根据比较结果将所述栅格绿道网轨迹表划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集。
统计用户单次出行时长以及该次出行中绿道网行程的总时长以计算该条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，该时间覆盖率为该次出行中绿道网行程的总时长与用户单次出行时长的比值，并将时间覆盖率与预设阈值进行比较，根据比较结果将栅格绿道网轨迹表中的数据划分成第一轨迹数据集和第二轨迹数据集，即将大于预设阈值的时间覆盖率对应的绿道网栅格轨迹数据划分到第一轨迹数据集中，将小于预设阈值的时间覆盖率对应的绿道网栅格轨迹数据划分到第二轨迹数据集中，第一轨迹数据集和第二轨迹数据集均是由一系列用户轨迹序列组成的，其数据格式的主键是用户id，由于第一轨迹数据集中的轨迹记录密集，所以视作使用绿道用户会经过的栅格，第二轨迹数据集的轨迹记录没有第一轨迹数据集频繁，因此还无法确定这部分轨迹的性质，属于存疑轨迹，即第一轨迹数据集为高质量轨迹数据集，第二轨迹数据集为低质量轨迹数据集。
用分组统计的方法将第一轨迹数据集中的数据聚类成不同绿道网编号下的唯一轨迹集合序列，数据格式的主键为绿道编号id。
第一轨迹数据集示例为：
{user1:[grid11,grid12,grid13，……],user2:[grid21,grid22,grid23,……],……}
其中，user指代的是第一轨迹数据集中的用户编号，grid为绿道网栅格id。
第一轨迹数据集对应的轨迹集合序列示例为：
{path1:[grid31,grid32,grid33,……],path2:[grid41,grid42,grid43,……]}
其中，path指代绿道编号。
进一步地，将所述第一轨迹数据集聚类为以绿道编号为主键的轨迹集合序列，并将所述第二轨迹数据集与所述轨迹集合序列作交集运算得到用户匹配的绿道网栅格个数；
基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度；
根据所述轨迹相似度和第二轨迹数据集确定第二轨迹数据结果集，并将所述第一轨迹数据集与所述第二轨迹数据结果集合并得到绿道网用户结果集。
选取同一个绿道网下的轨迹数据，将第二轨迹数据集与轨迹集合序列关联后作交集运算得到用户匹配的绿道网栅格个数，根据用户匹配的绿道网栅格个数计算第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度，即计算用户匹配的绿道网栅格个数与用户经过的全部绿道网栅格个数的比值，并将轨迹相似度与设定阈值进行比较，将大于设定阈值的轨迹相似度对应的第二轨迹数据集中用户绿道网栅格轨迹数据提取出来得到第二轨迹数据结果集。
接着，将第二轨迹数据结果集与第一轨迹数据集相加，得到最终的绿道网用户结果集，由于轨迹集合序列是基于高质量轨迹数据进行还原的路径数据，为此，这些还原的路径数据精确度较高，故针对同一路段如同一绿道段来说，可以用轨迹集合序列来辅助确认低质量轨迹数据的置信度，当两者的匹配度越高时，说明该低质量轨迹数据的置信度也越高。
最后，由绿道网行程信息知用户在同一绿道网中经过的绿道段，根据绿道段之间的累计距离和累计时长，计算每个用户在绿道网中的总使用长度和总使用时长。
本实施例先对目标区域进行栅格划分，再通过信令数据识别用户在目标区域内的行为轨迹，最后结合绿道网对行为轨迹进行不同数据质量的划分，并分别对划分后的轨迹数据进行聚合和拟合，能够高效识别出用户的真实路径，不仅可以为城市规划和管理提供科学依据，帮助管理者更好地规划绿道网的建设和维护，还可以为骑行爱好者提供更好的服务，例如提供实时的骑行路线推荐和活动组织等信息。此外，其还可以应用于其他领域，例如公共安全、商业营销等。
实施例2
如图2所示，一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原装置，包括：
获取模块10，用于获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
关联模块20，用于根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
划分模块30，用于确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
确认模块40，用于根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，并结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
上述装置的一种实施方式可为：获取模块10获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；关联模块20根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；划分模块30确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；确认模块40根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，并结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
实施例3
如图3所示，一种电子设备，包括存储器301和处理器302，所述存储器301用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器302执行以实现上述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的电子设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序使计算机执行时实现如上述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器301中，并由处理器302执行，并由输入接口305和输出接口306完成数据的I/O接口传输，以完成本发明,一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机设备中的执行过程。
计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备可包括，但不仅限于，存储器301、处理器302,本领域技术人员可以理解，本实施例仅仅是计算机设备的示例，并不构成对计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入器307、网络接入设备、总线等。
处理器302可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器302、数字信号处理器302(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器302可以是微处理器302或者该处理器302也可以是任何常规的处理器302等。
存储器301可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器301也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等,进一步地，存储器301还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备,存储器301用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据,存储器301还可以用于暂时地存储在输出器308，而前述的存储介质包括U盘、移动硬盘、只读存储器ROM303、随机存储器RAM304、碟盘或光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何在本发明揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集，包括：
根据所述栅格绿道网轨迹表将用户单次出行时离开上一个绿道网栅格的时间记为第一时间，进入下一绿道网栅格的时间记为第二时间，并依次计算所有第一时间与对应第二时间的差值；
若所有时间差值均大于第一阈值，则判定为一段绿道网行程，若存在时间差值小于第一阈值，则判定为多段绿道网行程；
根据判断结果识别每段绿道网行程中用户在绿道的出口和入口以及进入时间和离开时间，得到绿道网行程信息；
获取用户单次出行时长，并根据所述绿道网行程信息确定本次出行中绿道网行程的总时长；
根据所述用户单次出行时长和本次出行中绿道网行程的总时长计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率；
将所述时间覆盖率与第二阈值进行比较，并根据比较结果将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，包括：
将所述第一轨迹数据集聚类为以绿道编号为主键的轨迹集合序列，并将所述第二轨迹数据集与所述轨迹集合序列作交集运算得到用户匹配的绿道网栅格个数；
基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度；
根据所述轨迹相似度和第二轨迹数据集确定第二轨迹数据结果集，并将所述第一轨迹数据集与所述第二轨迹数据结果集合并得到绿道网用户结果集；
结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，其特征在于，所述根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表，包括：
基于每个栅格中心构建栅格缓冲区，并根据所述栅格缓冲区与绿道网中道路的空间包含关系建立栅格绿道网映射维表。
3.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，其特征在于，所述在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表，包括：
获取每个行为轨迹点进出基站的时间，并将其作为对应栅格的进入时间和离开时间；
将用户单条行为轨迹中包含的所有行为轨迹点按时间升序排列以确定是否存在相邻的重复栅格，若存在则保留在前行为轨迹点的基站进入时间和在后行为轨迹点的基站离开时间，并将其作为对应栅格新的进入时间和离开时间；
计算排列处理后相邻两个行为轨迹点间的时间差值，并根据所述时间差值计算用户出行速度，若所述出行速度大于预设的最大出行速度，则删除在后行为轨迹点；
在所述栅格绿道网映射维表中建立与删除完成后的行为轨迹点的关联，得到栅格绿道网轨迹表。
4.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法，其特征在于，所述基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度，包括：
获取所述轨迹集合序列中用户经过的全部绿道网栅格个数，并计算所述用户匹配的绿道网栅格个数与所述用户经过的全部绿道网栅格个数的比值，得到所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度。
5.一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标区域对应的栅格地图和绿道网维表，并根据所述栅格地图和绿道网维表构建栅格绿道网映射维表；
关联模块，用于根据手机信令数据确定用户在所述目标区域中的行为轨迹集合，并在所述栅格绿道网映射维表建立与所述行为轨迹集合的关联得到栅格绿道网轨迹表；
划分模块，用于确定用户单条行为轨迹中包含的绿道网行程信息以计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率，并根据所述时间覆盖率将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集，包括：
根据所述栅格绿道网轨迹表将用户单次出行时离开上一个绿道网栅格的时间记为第一时间，进入下一绿道网栅格的时间记为第二时间，并依次计算所有第一时间与对应第二时间的差值；
若所有时间差值均大于第一阈值，则判定为一段绿道网行程，若存在时间差值小于第一阈值，则判定为多段绿道网行程；
根据判断结果识别每段绿道网行程中用户在绿道的出口和入口以及进入时间和离开时间，得到绿道网行程信息；
获取用户单次出行时长，并根据所述绿道网行程信息确定本次出行中绿道网行程的总时长；
根据所述用户单次出行时长和本次出行中绿道网行程的总时长计算用户单条行为轨迹上绿道网栅格轨迹的时间覆盖率；
将所述时间覆盖率与第二阈值进行比较，并根据比较结果将所述栅格绿道网轨迹表中的数据划分为第一轨迹数据集和第二轨迹数据集；
确认模块，用于根据所述第一轨迹数据集和第二轨迹数据集确定绿道网用户结果集，包括：
将所述第一轨迹数据集聚类为以绿道编号为主键的轨迹集合序列，并将所述第二轨迹数据集与所述轨迹集合序列作交集运算得到用户匹配的绿道网栅格个数；
基于所述用户匹配的绿道网栅格个数计算所述第二轨迹数据集与轨迹集合序列中路径数据的轨迹相似度；
根据所述轨迹相似度和第二轨迹数据集确定第二轨迹数据结果集，并将所述第一轨迹数据集与所述第二轨迹数据结果集合并得到绿道网用户结果集；
结合所述绿道网行程信息确定绿道网整体使用情况。
6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1～4中任一项所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
7.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行时实现如权利要求1～4中任一项所述的一种基于手机信令数据的绿道网用户行为还原方法。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106781479A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 重庆邮电大学 一种基于手机信令数据实时获取高速公路运行状态的方法
CN111209261A (zh) * 2020-01-02 2020-05-29 邑客得（上海）信息技术有限公司 基于信令大数据的用户出行轨迹提取方法和系统
WO2020164834A1 (de) * 2019-02-14 2020-08-20 Zf Friedrichshafen Ag Trajektoriebestimmung für landmaschinen unter verwendung von rasterkarten
CN112288238A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 扬州大学 基于多源数据的城市公园社会效用评价方法
CN113132891A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 中国移动通信集团浙江有限公司 一种基于移动信令的客流统计方法和系统
CN113891252A (zh) * 2021-09-18 2022-01-04 苏州规划设计研究院股份有限公司 基于手机信令数据的轨道客流全程od提取方法及系统
CN114254939A (zh) * 2021-12-23 2022-03-29 北京市市政工程设计研究总院有限公司 网格空间绿道游径节点综合量化评价指数计算方法
CN115082250A (zh) * 2022-05-18 2022-09-20 深圳大学 个体移动与生态空间的网络关系分析方法、装置及终端
WO2023005771A1 (zh) * 2021-07-28 2023-02-02 阿里云计算有限公司 轨迹查询方法、设备、存储介质及计算机程序产品
CN115983681A (zh) * 2022-12-13 2023-04-18 中国城市建设研究院有限公司 基于游憩公平性的绿道游憩服务价值评价系统与方法
CN116437291A (zh) * 2023-04-21 2023-07-14 浙江大学建筑设计研究院有限公司 一种基于手机信令的文化圈规划方法和系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2015222869B2 (en) * 2014-02-28 2019-07-11 Genius Sports Ss, Llc System and method for performing spatio-temporal analysis of sporting events

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106781479A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 重庆邮电大学 一种基于手机信令数据实时获取高速公路运行状态的方法
WO2020164834A1 (de) * 2019-02-14 2020-08-20 Zf Friedrichshafen Ag Trajektoriebestimmung für landmaschinen unter verwendung von rasterkarten
CN113132891A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 中国移动通信集团浙江有限公司 一种基于移动信令的客流统计方法和系统
CN111209261A (zh) * 2020-01-02 2020-05-29 邑客得（上海）信息技术有限公司 基于信令大数据的用户出行轨迹提取方法和系统
CN112288238A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 扬州大学 基于多源数据的城市公园社会效用评价方法
WO2023005771A1 (zh) * 2021-07-28 2023-02-02 阿里云计算有限公司 轨迹查询方法、设备、存储介质及计算机程序产品
CN113891252A (zh) * 2021-09-18 2022-01-04 苏州规划设计研究院股份有限公司 基于手机信令数据的轨道客流全程od提取方法及系统
CN114254939A (zh) * 2021-12-23 2022-03-29 北京市市政工程设计研究总院有限公司 网格空间绿道游径节点综合量化评价指数计算方法
CN115082250A (zh) * 2022-05-18 2022-09-20 深圳大学 个体移动与生态空间的网络关系分析方法、装置及终端
CN115983681A (zh) * 2022-12-13 2023-04-18 中国城市建设研究院有限公司 基于游憩公平性的绿道游憩服务价值评价系统与方法
CN116437291A (zh) * 2023-04-21 2023-07-14 浙江大学建筑设计研究院有限公司 一种基于手机信令的文化圈规划方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于手机信令数据的上海城市公园供需服务分析;方家;刘颂;王德;张月朋;;风景园林;20171125(第11期);全文 *
基于手机信令数据的上海大型公园分类研究;方家;王德;张月朋;;中国园林;20190310(第03期);全文 *
基于空间活力的城市绿道使用评价、影响分析及布局优化研究;钱晶;《中国博士学位论文全文数据库》;20220615;全文 *

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