[发明专利]一种基于密度聚类的用户轨迹预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于密度聚类的用户轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集划分为多个栅格的目标地理区域在预设时间段内的多个用户的MDT测量数据，并根据所述MDT测量数据确定用户的所有移动点的定位信息以及各个移动点所处的栅格，根据所处的栅格的栅格编码确定所述多个用户在所述预设时间段内的移动点集；

判断所述移动点集中任一个未被分类的移动点在预定半径的邻域内是否至少包含预定个数的移动点，若是，确认未被分类的移动点是轨迹点，并通过轨迹点聚类形成轨迹簇；

根据所述轨迹簇中的轨迹点所在栅格内包含的移动点个数计算轨迹点的预测概率：其中，m表示轨迹点所在栅格内包含的移动点个数；

将每个所述轨迹点按照时间顺序生成轨迹点序列，并利用所述轨迹点序列得到用户轨迹预测模型；

利用所述用户轨迹预测模型预测所述目标地理区域内的用户轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述移动点集中任一个未被分类的移动点在预定半径的邻域内是否至少包含预定个数的移动点之前，所述方法包括：

设定密度选择参数，所述密度选择参数包括邻域的预定半径和每个轨迹点至少包含的其他移动点的个数为预设个数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述移动点集中任一个未被分类的移动点在预定半径的邻域内是否至少包含预定个数的移动点的步骤，包括：

在所述移动点集中随机抽取一个未被分类的移动点为圆心，以所述预定半径确定所述移动点的邻域；

判断未被分类的移动点的邻域内是否至少包含所述预设个数的移动点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集划分为多个栅格的目标地理区域在预设时间段内的多个用户的MDT测量数据，并根据所述MDT测量数据确定用户的所有移动点的定位信息以及各个移动点所处的栅格，根据所处的栅格的栅格编码确定所述多个用户在所述预设时间段内的移动点集的步骤，包括：

根据预设的分割规则及栅格划分精度将所述目标地理区域划分为多个栅格，其中，每个栅格包括栅格编码；

采集所述目标地理区域在各个预设时间段内的多个用户的MDT测量数据；

采用预设的定位算法将各个所述MDT测量数据进行定位，得到各个所述移动点的定位信息；

根据已划分的所述多个栅格和所有所述移动点的定位信息，定位各个所述移动点所处的栅格；

将所述移动点所处的栅格的栅格编码作为所述移动点的定位信息；

按照用户维度对所述预设时间段内的移动点的定位信息进行汇总，得到移动点集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述按照用户维度对所述预设时间段内的移动点进行汇总，得到移动点集之后，所述方法还包括：

按照预设的过滤规则过滤掉所述移动点集中的无效数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户轨迹预测模型预测所述目标地理区域内的用户轨迹的步骤，包括：

获取待预测的某一时间段内的多个MDT测量数据，并根据所述MDT测量数据确定待预测移动点集；

采用密度聚类算法对所述待预测移动点集中的移动点进行聚类，形成多个待预测轨迹簇；

计算每个所述待预测轨迹簇的轨迹点及其邻域中包含的移动点；

计算用户轨迹预测模型中各个预设时间段内任意一个轨迹点与所述待预测轨迹簇的轨迹点之间的欧氏距离；

选择欧氏距离最小的轨迹簇的用户密度作为所述待预测轨迹簇的用户密度。