【摘 要】
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随着ICT的不断发展,社会已经进入大数据的新时代,相比传统的交通调查数据,手机信令数据以其内涵丰富、时效性好以及采样率高等优点引起了越来越多学者的关注.但是从隐私保护
【机 构】
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东南大学交通学院,南京211189南京市公安局交管局,南京210019
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随着ICT的不断发展,社会已经进入大数据的新时代,相比传统的交通调查数据,手机信令数据以其内涵丰富、时效性好以及采样率高等优点引起了越来越多学者的关注.但是从隐私保护以及实际操作可行性的角度考虑,手机信令数据很难获取大量真实的样本标签,因此需进行人群类型识别.目前大部分研究者在进行人口专题研究的时候只是运用简单的规则判别法来从样本全集里对目标人群进行判别与提取,这种方法主观性较强.而人群类型判别作为研究基础,其识别的精度将在很大程度上影响后续研究的准确度.因此本文将运用机器学习的方法,根据筛选出来的特征通过聚类将属性相近的人群进行聚合分析,以相对客观准确地得到各类不交织的目标人群.
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