【摘 要】
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用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式,时间和空间信息同时产生不应分别考虑,因此在传统的TF-IDF方法的基础上提出了与时间相关的TF
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用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式,时间和空间信息同时产生不应分别考虑,因此在传统的TF-IDF方法的基础上提出了与时间相关的TFT-IDFT方法,用以提取轨迹点语义信息,进而采用word2vec的方法将轨迹数据转化为文档分析,提取包含位置信息和语义信息的轨迹时空词向量,在此基础上建立多分类模型对用户所属年龄段进行识别。实验结果表明,改进的TFT-IDFT方法在提取轨迹语义时更具合理性,且基于此方法构建的轨迹时空词向量应用于分类模型,对用户所属年龄阶段的识别效果更好。此外,采用K-Means方法对4G用户进行了聚类分析,并对每个类别的用户特征进行了分析。结果表明利用用户移动上网的时空数据,可以较好地将用户聚类为4组,这4组的特征分别为:活动重复度高且活动范围较小的人群,活动重复度高但活动范围较大的人群,活动重复度低但活动范围较小的人群,以及活动重复度低且活动范围较大的人群。此外还从工作日和休息日的不同活动情况推断了用户的活动重复度高低和活动范围大小是由于主观懒散还是客观条件造成。
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