摘要
本发明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。
技术关键词
手机信令数据
上下文特征
随机森林模型
时序
核心
状态特征提取方法
语义特征提取
序列
轨迹
居民
停留点
点识别方法
工作点
位置提取
变量
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