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    重庆时时彩计划破解版下载: 基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201910026319

    申请日:

    20190111

    公开号:

    CN109561385A

    公开日:

    20190402

    当前法律状态:

    实质审查的生效

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效
    IPC分类号: H04W4/02;H04W4/029;H04W8/18 主分类号: H04W4/02;H04W4/029;H04W8/18
    申请人: 福州大学
    发明人: 赵志远;吴升;方莉娜;李代超
    地址: 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号
    优先权:
    专利代理机构: 35100 代理人: 蔡学俊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201910026319

    授权公告号:

    法律状态公告日:

    20190426

    法律状态类型:

    实质审查的生效

    摘要

    本发明涉及一种基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法,包括以下步骤:步骤S1:定义大幅转向行为,并预设基于频繁大幅转向模式的判定参数;步骤S2:采集待测手机位置数据;步骤S3:根据手机位置数据,识别大幅转向行为及其对应的潜在异常记录;步骤S4:根据手机位置数据,识别频繁大幅转向模式以及其对应的异常记录;步骤S5:将得到的大幅转向行为及其对应的潜在异常记录和频繁大幅转向模式以及其对应的异常记录整合,得到最终异常记录。本发明能够更有效地检测手机位置数据中的噪音,降低乒乓效应对研究结论的影响,从而获得更科学的分析结论和决策支持。

    权利要求书

    1.一种基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:定义大幅转向行为,并预设基于频繁大幅转向模式的判定参数; 步骤S2:采集待测手机位置数据; 步骤S3:根据手机位置数据,识别大幅转向行为及其对应的潜在异常记录; 步骤S4:根据手机位置数据,识别频繁大幅转向模式以及其对应的异常记录 步骤S5:将得到的大幅转向行为及其对应的潜在异常记录和频繁大幅转向模式以及其对应的异常记录整合,得到最终异常记录。 2.根据权利要求1所述的基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法,其特征在于:所述步骤S1具体为:设定连续移动行为之间的转向角阈值A0,用于定义大幅转向行为;选择多个用于判定重复跳转的时间窗口宽度TW,用于适应不同时间尺度下的出行规律的限定规则定义;根据城市居民出行规律来定义相应时间窗口下,重复跳转次数的阈值N0。 3.根据权利要求2所述的基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法,其特征在于:所述步骤S3具体为: 步骤S31:对手机位置数据进行预处理,使相同用户的轨迹记录按照时间顺序进行排列,构成轨迹信息; 步骤S32:提取手机位置数据中的移动行为; 步骤S33:从轨迹数据的第一条移动开始,根据余弦定理计算连续两个移动mi与mj所组成的转向行为Tij对应的转向角Aij,计算方式如下: Aij=π–accos[(b*b+c*c-a*a)/(2b*c)] 其中,accos表示反余弦函数,a表示移动mi的距离,b表示移动mj的距离,c表示移动mi的起始点到移动mj结束点之间的距离;具体计算方式如下: a=DIS(pis,pie) b=DIS(pjs,pje) c=DIS(pis,pje) 其中DIS表示的是欧氏距离计算函数,pis和pie分别表示移动mi的起始位置和结束位置;而pjs和pje分别表示移动mj的起始位置和结束位置; 若该转向角Aij大于A0,并且移动mi的结束时间Tie与mj的起始时间Tjs之间的间隔小于5秒钟,则认为该转向行为是大幅转向,即{Tij是大幅转向|Aij\u0026gt;A0\u0026amp;Tjs-Tie\u0026gt;5秒} 步骤S34:潜在异常记录的判定:对于大幅转向行为Tij,将位于起始记录时间Tis与结束记录时间Tje之间的记录rm标记为潜在异常记录集Rij’。 {rm∈Rij’|Tis\u0026lt;Trm\u0026lt;Tje} 其中Trm为第m个记录rm的时间信息。 4.根据权利要求2所述的基于频繁大幅转向模式的手机位置数据异常记录检测方法,其特征在于:所述步骤S4具体为: 根据频繁大幅转向模式定义规则中规则l中定义的时间窗口宽度TWl,从第一条记录r0,即Rk,其中k=0开始,统计落入该时间窗口TWkl中大幅转向行为集合TTWkl,其元素个数,即大幅转向频次Nkl,如果超过阈值N0k,则相应TTWkl中的大幅转向行为Tij对应的潜在异常记录Rij‘则判定为异常记录集R; 其中Nk的计算如下所示: Nkl=‖TTWkl‖ 其中‖ ‖表示元素范数,此处表示的是数据集中元素数量,而TTWkl是指从记录rk开始,落入时间窗口TWl中的转向,即: {Tij∈TTWkl|Tis\u0026gt;=Trk\u0026amp;Tje\u0026lt;=Trk+TWl} 其中,Tis和Tje如前所述,分别表示转向行为Tij起始记录的时间和结束记录的时间,Trk表示第k个记录rk的时间信息。

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