[发明专利]一种基于电查电围数据的身份识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于电查电围数据的身份识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、采用预设算法对电围及电查数据采集中出现的乒乓数据和漂移数据进行预处理；

S2、对预处理后的电围数据进行特征分析，建立并训练身份识别模型；

S3、将预处理后的电围及电查数据传入训练后的身份识别模型中，并获得识别结果；

其中，所述采用预设算法对电围及电查数据采集中出现的乒乓数据进行预处理还包括以下步骤：

S11、以手机号和时间戳为主键，对数据进行排序；

S12、依次顺序选取i、i+1及i+2三条数据，且设置数据i为1；

若∆t_i与∆t_(i+1)均小于时间阈值T，第i条数据与第i+1条数据不同，且第i条数据与i+2条数据相同，则判断数据i+1为乒乓数据，进行删除处理；

数据i采用向量表示，且；

其中，所述采用预设算法对电围及电查数据采集中出现的漂移数据进行预处理还包括以下步骤：

S11’、以手机号和时间戳为主键，对数据进行排序；

S12’、依次顺序选取i、i+1及i+2的三条数据，且设置数据i为1；

若∆d_i小于漂移距离阈值或者v_i小于漂移速度阈值，则判断数据i+1为正常点，否则删除；

判断漂移数据根据其速度进行判断，

漂移数据的距离公式为：

；

R代表地球半径6371千米，Pi为3.1415，lon_i代表第i条数据经度，lon_i+1代表第i+1条数据经度，lat_i代表第i条数据纬度，lat_i+1代表第i+1条数据纬度；

速度公式为：；

其中，所述对预处理后的电围数据进行特征分析，建立并训练身份识别模型还包括以下步骤：

S21、采用时空聚类方法对轨迹特征进行提取；

S22、采用预设方法对出行特征指标进行提取；

S23、从所有基础数据P中选取预设比例的数据作为训练集P_train，其余数据作为测试集P_test，并建立初始身份识别模型；

S24、对初始身份识别模型进行训练，获取模型参数，并得到最终身份识别模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于电查电围数据的身份识别方法，其特征在于，所述采用预设算法对电围电查数据采集中出现的乒乓数据和漂移数据进行预处理之前还包括以下步骤：

采用分布式数据库对数据进行存储；

通过多维空间点索引算法将手机定位数据中的二维数据转化成一维数据，并作为行键进行存储；

将电查数据中的主叫、被叫分别均作为行键进行存储。

3.根据权利要求1所述的一种基于电查电围数据的身份识别方法，其特征在于，所述轨迹特征提取包括停留区域、出行区域及出行特征指标；

且所述停留区域为圆形停留区域。