[发明专利]一种基于Android手机数据的轨迹异常分析方法

权利要求书

1.一种基于Android手机数据的轨迹异常分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：数据采集：对Android手机进行数据采集，获取手机基本信息、以及手机上安装的软件中所有可能包含位置的数据信息及事件信息；

步骤2：数据预处理：将步骤1中收集到的数据进行格式化，对其中的重要位置信息及事件信息进行提取，去除冗余数据，并将预处理后的格式化数据统一放至SQLite数据库中；

步骤3：数据分析：采用DBSCAN算法结合K-means算法对用户的位置信息进行数据分析，识别出行为异常点；

其中，行为异常点识别算法实现流程如下：

步骤3.1：遍历数据库中相应的数据表获取用户的位置数据样本D，对样本数据集D首先用K-means算法做预处理，算法的初始质心随机数K初始值取2，目标是识别出用户的常规位置并得到质心位置；

步骤3.2：对K-means算法所形成的2个簇中所有位置点计算到质心的距离，并计算出每个簇中的点到质心的平均距离avgdist，统计距离小于avgdist的点的个数存储在变量Minpoint中；

步骤3.3：选择2个簇中avgdist最小的和Minpoint中最小的，作为DBSCAN算法执行的参数，执行DBSCAN算法，输出可能的异常行为点。

2.根据权利要求1所述的基于Android手机数据的轨迹异常分析方法，其特征在于，所述步骤1中进行的数据采集，包括手机基本信息采集和手机位置信息采集：

步骤1.1：手机基本信息包括手机短信、通讯录、通话记录、IMEI、序列号，主要通过相应权限获取；

步骤1.2：手机位置信息数据来源于手机上安装的软件，包括导航软件、购物软件、外卖软件、聊天软件，通过获取应用数据，从应用数据里面提取位置相关信息。

3.根据权利要求1所述的基于Android手机数据的轨迹异常分析方法，其特征在于，所述步骤2数据预处理包括手机基本信息的预处理和位置信息数据的预处理：

步骤2.1：手机基本信息预处理包括手机短信预处理、手机通讯录预处理、手机通话记录预处理，将手机基本信息分别统一格式化放在不同的表格里面，便于后续异常行为的参考；

步骤2.2：手机位置信息预处理包括将所有涉及位置信息的事件和位置统一放在同一个表格内，便于后续的位置轨迹分析。

4.根据权利要求1所述的基于Android手机数据的轨迹异常分析方法，其特征在于，所述步骤3.1中的的K-means算法，具体步骤如下：

步骤3.1.1：根据采集到的地理位置信息的特点，从集合中选取2个位置点作为初始质心；

步骤3.1.2：计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去，对于每一个样例i，计算其所述的簇类的方法如下：

C⁽ⁱ⁾＝min_j||x⁽ⁱ⁾-u_j||；

步骤3.1.3：计算每个簇类中所有点到经度和纬度的平均值，并将新的经纬度信息作为新的聚类中心，具体计算公式如下：

步骤3.1.4：判断偏移距离，偏移距离大于设置的值则重复步骤3.2.2，否则继续下一步；

步骤3.1.5：计算每个簇类中的点到新的质心的距离的平均值，具体计算公式如下：

步骤3.1.6：输出最终的聚类结果以及平均值。