[发明专利]一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名方法及系统

权利要求书

1.一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名方法，其特征在于，包括以下步骤：

轨迹数据获取步骤：获取匿名移动轨迹数据集G和已知用户真实身份的部分轨迹数据集G'；

行为画像构建步骤：根据匿名移动轨迹数据集G和已知用户真实身份的部分轨迹数据集，分别对匿名移动轨迹数据DT_i和已知用户真实身份的部分轨迹数据VT_j进行预处理，提取最大轨迹模式集，构建匿名用户的行为画像和真实用户的行为画像

行为画像相似性度量步骤：将匿名用户的行为画像与所有真实用户的行为画像进行相似性度量，选择相似度值最大的真实用户的移动轨迹数据作为去匿名的结果，得到匿名移动轨迹数据对应的真实用户标识。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名方法，其特征在于，

行为画像构建步骤还包括以下步骤：

停留区域提取步骤：匿名移动轨迹数据DT_i和已知用户真实身份的部分轨迹数据VT_j分别通过停留区域提取算法，得到停留区域集合SSR；

语义化停留区域步骤：计算停留区域内每个轨迹点在该区域中的重要性得分，选取得分值最高的轨迹点作为停留点，调用百度API接口对该停留点进行语义化标识，将位置数据和语义信息进行关联，得到一组语义停留区域序列

语义轨迹模式提取步骤：结合停留区域之间的转移时间T，获取支持度不小于预设阈值的语义轨迹模式，得到每个用户的频繁语义轨迹模式集，采用最大轨迹模式集作为移动对象的行为画像。

3.根据权利要求1所述的一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名方法，其特征在于，

行为画像相似性度量步骤包括以下步骤：

最大轨迹模式间相似度计算步骤：利用最大轨迹模式，通过DTW来计算两个最大轨迹模式之间的相似度；

最大轨迹模式的重叠时间分数计算步骤：计算两个最大轨迹模式的重叠时间分数DOF；

最大轨迹模式的重叠时间分数计算步骤：引入时间因素影响，计算行为画像之间的相似度SIM。

4.一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名系统，其特征在于，包括：依次连接的轨迹数据获取模块、行为画像构建模块和行为画像相似性度量模块；

数据获取模块，用于获取匿名移动轨迹数据集G和已知用户真实身份的部分轨迹数据集G'；

行为画像构建模块，用于对匿名移动轨迹数据DT_i和已知用户真实身份的部分轨迹数据VT_j进行预处理，提取最大轨迹模式集，构建匿名用户的行为画像和真实用户的行为画像

行为画像相似性度量模块，用于将匿名用户的行为画像与所有真实用户的行为画像进行相似性度量，选择相似度值最大的真实用户的移动轨迹数据作为去匿名的结果，得到匿名移动轨迹数据对应的真实用户标识。

5.根据权利要求4所述的一种基于语义轨迹模式的移动轨迹去匿名系统，其特征在于，

行为画像构建模块包括依次连接的停留区域提取单元、语义化停留区域单元和语义轨迹模式提取单元；

停留区域提取单元，用于得到移动轨迹数据停留区域集合SSR；

语义化停留区域单元，用于得到停留区域内每个轨迹点在该区域中的重要性得分，选取得分值最高的轨迹点作为停留点，调用百度API接口对该停留点进行语义化标识，将位置数据和语义信息进行关联，得到一组语义停留区域序列

语义轨迹模式提取单元，用于结合停留区域之间的转移时间T，获取支持度不小于预设阈值的语义轨迹模式，得到每个用户的频繁语义轨迹模式集，采用最大轨迹模式集作为移动对象的行为画像。