基于滑动窗口的手机定位数据个体停留区域识别算法

• 作者: 尹凌 林楠 赵志远
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 手机定位数据 数据噪声 轨迹分析 聚类 停留区域识别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 2017年中国地理信息科学理论与方法学术年会优秀论文专辑
• 页码范围: 762-771
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

手机的普及使手机定位数据成为分析个体时空行为特征的新兴重要数据源之一,并被逐渐应用到人口管理、城市规划、交通分析和流行病防控等众多领域的研究中.从手机定位数据中识别个体的停留区域是众多基于手机定位数据研究的重要基础环节.然而,当前常用的手机定位数据定位精度相对较低,且往往存在定位震荡和定位漂移导致的数据噪声,这些因素增加了从手机定位数据中识别停留区域的难度.为了提高从手机定位数据中识别个体停留区域的准确性,本研究结合个体行为的时空连续性,提出了一种基于滑动窗口的增长聚类算法.实验结果显示,相较常用的ST-DBSCAN算法和SMoT算法,对于采样时间间隔稀疏的手机定位数据,本研究提出的滑动窗口聚类算法在准确率方面的提升幅度最大可以达到35％.由于隐私问题,当前研究和应用中使用的大规模手机定位数据集中的时间分辨率往往较低,因此,本研究提出的滑动窗口聚类算法具有较为广泛的应用场景,可增强基于手机用户停留区域的众多研究结果的可靠性,为手机定位数据的广泛合理应用提供关键技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹凌	中国科学院深圳先进技术研究院	14	113	5.0	10.0
2	赵志远	中国科学院深圳先进技术研究院	4	15	2.0	3.0
6	林楠	中国科学院深圳先进技术研究院	9	53	5.0	7.0