成果介紹
本發(fā)明公開了基于多源時空軌跡數(shù)據(jù)的群體活動數(shù)據(jù)收集方法及系統(tǒng),方法包括:后臺獲取原始移動終端信令數(shù)據(jù)和原始社交軟件簽到數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,生成符合特定格式的待處理信令數(shù)據(jù)和待處理簽到數(shù)據(jù);后臺從待處理信令數(shù)據(jù)得到的活動點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù);構(gòu)建并學(xué)習(xí)群體活動規(guī)律的先驗(yàn)信息;獲取活動點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù),獲取活動地點(diǎn)數(shù)據(jù);后臺根據(jù)活動點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù)、群體活動規(guī)律的先驗(yàn)信息、活動地點(diǎn)數(shù)據(jù),采用基于貝葉斯模型進(jìn)行活動點(diǎn)軌跡語義信息標(biāo)記,生成活動時空軌跡鏈。本發(fā)明采用貝葉斯模型進(jìn)行個體活動的推斷,并考慮了時空活動軌跡中前一時刻活動類型對后一時刻活動類型的影響,實(shí)現(xiàn)大范圍、海量群體活動的準(zhǔn)確、快速、高效提取與收集。
成果應(yīng)用案例介紹
信息通信>數(shù)據(jù)>多源空間軌跡數(shù)據(jù); 測量實(shí)驗(yàn)>采集方法>群組活動數(shù)據(jù)采集方法