[发明专利]一种群体用户的挖掘方法及装置

权利要求书

1.一种群体用户的挖掘方法，其特征在于，包括：

根据由轨迹点组成的多个用户的历史轨迹数据，将各所述用户的每天满足预设的时间阈值、距离阈值和方向变化阈值条件的轨迹点构成各所述用户每天的停留点，并将各所述用户每天的停留点按时间顺序排列构成各所述用户每天的停留点序列；

根据各所述用户每天的停留点序列，统计各所述用户的最频繁的出行起始时间段轨迹特征属性和最频繁的结束行程时间段轨迹特征属性；

将各所述用户每天的停留点归类为多个公共停留区域；为各所述公共停留区域赋予语义信息，并根据各所述公共停留区域和所述语义信息，统计各所述用户的公共停留区域列表；将各所述用户符合所述公共停留区域列表的停留点对应的公共停留区域作为该用户的停留区域列表；根据确定出的各所述用户的停留区域列表，统计各所述用户的最经常停留的区域列表轨迹特征属性；

根据各所述用户每天的停留点序列和各所述用户的停留区域列表，确定各所述用户每天的停留区域轨迹；根据确定出的各所述用户每天的停留区域轨迹，采用预先设定的针对序列模式的挖掘算法，统计各所述用户的最频繁的重复轨迹模式轨迹特征属性；

采用预先设定的聚类方法，对统计出的各所述用户的所述最频繁的出行起始时间段轨迹特征属性、所述最频繁的结束行程时间段轨迹特征属性、所述最经常停留的区域列表轨迹特征属性和所述最频繁的重复轨迹模式轨迹特征属性进行聚类，得到多个群体用户；

其中，所述根据确定出的各所述用户的停留区域列表，统计各所述用户的最经常停留的区域列表，具体包括：

确定各所述用户的停留区域列表中的各停留区域的停留时间；

将停留时间满足预设时长的各所述停留区域统计为各所述用户的最经常停留的区域列表。

2.如权利要求1所述的挖掘方法，其特征在于，所述将各所述用户每天的停留点归类为多个公共停留区域，具体包括：

采用基于密度的聚类算法P-DBSCAN将各所述用户每天的停留点归类为多个公共停留区域。

3.如权利要求1所述的挖掘方法，其特征在于，所述为各所述公共停留区域赋予语义信息，并根据各所述公共停留区域和所述语义信息，统计各所述用户的公共停留区域列表，具体包括：

通过信息点POI数据库，为各所述公共停留区域赋予语义信息，并将赋予语义信息的各所述公共停留区域构成各所述用户的公共停留区域列表。

4.如权利要求1-3任一项所述的挖掘方法，其特征在于，所述采用预先设定的聚类方法，对统计出的各所述用户的所述最频繁的出行起始时间段轨迹特征属性、所述最频繁的结束行程时间段轨迹特征属性、所述最经常停留的区域列表轨迹特征属性和所述最频繁的重复轨迹模式轨迹特征属性进行聚类，得到多个群体用户，具体包括：

采用快速聚类的方法，对统计出的各所述用户的所述最频繁的出行起始时间段轨迹特征属性、所述最频繁的结束行程时间段轨迹特征属性、所述最经常停留的区域列表轨迹特征属性和所述最频繁的重复轨迹模式轨迹特征属性进行聚类，得到多个群体用户。

5.如权利要求1-3任一项所述的挖掘方法，其特征在于，在所述采用预先设定的聚类方法，对统计出的各所述用户的所述最频繁的出行起始时间段轨迹特征属性、所述最频繁的结束行程时间段轨迹特征属性、所述最经常停留的区域列表轨迹特征属性和所述最频繁的重复轨迹模式轨迹特征属性进行聚类，得到多个群体用户之后，还包括：

结合词云获取各所述群体用户的特征；其中，所述词云为以下之一或组合：用户签到信息，用户调查问卷，用户注册信息；所述群体用户的特征为以下之一或组合：性别，年龄段，职业，长期偏好，短期需求，消费习惯，主要活动的地理区域。