基于CDRs大數(shù)據(jù)的用戶移動性分析.pdf

1、隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，移動電話廣泛普及，產(chǎn)生了海量的移動通訊數(shù)據(jù)。其中呼叫詳細記錄(Call Detail Record，CDR)包含用戶通話相關(guān)信息，如呼叫時刻、通話時長、連接的通信小區(qū)等。結(jié)合基站的位置信息，CDR可反映用戶大致的活動軌跡。大量的移動軌跡數(shù)據(jù)蘊含人類行為的時空分布特性，對其研究可以挖掘人們的移動模式，理解人類行為動力學特征，同時了解用戶所在區(qū)域的生活方式，地理環(huán)境，交通狀況，發(fā)展水平等，進而為城市建設(shè)、道路規(guī)劃、社

2、會發(fā)展等提供參考。
　　針對當前基于CDR研究用戶移動性主要局限于移動距離、回旋半徑等一維尺度，且該尺度不能準確描述移動范圍的問題，提出在二維空間上用覆蓋移動軌跡的凸包面積來描述用戶的移動范圍，用群體移動向量分析人群的移動行為。首先，設(shè)計了一種基于經(jīng)緯度建立二維平面笛卡爾坐標系的方法。該方法結(jié)合墨卡托投影與半正矢公式得到散點間方位與距離，并依此確立散點在平面坐標系的坐標。然后，基于該坐標系計算了覆蓋用戶一天內(nèi)移動軌跡的凸包及其面積

3、，并統(tǒng)計其分布。最后，對所有用戶的移動向量分時段做累積，分析群體移動向量在一天內(nèi)的變化。實驗表明，在180km范圍內(nèi)，新坐標所計算的方位角與由墨卡托投影下確定的結(jié)果平均偏差0.037度，點間距離與由半正矢公式得到的結(jié)果平均偏差0.102％，可以很好地保持散點間的方位與距離關(guān)系。覆蓋移動軌跡的凸包面積滿足冪律分布，并與移動距離有較高的相關(guān)性。群體移動向量的變化展現(xiàn)了人群移動的潮汐現(xiàn)象，而且為發(fā)掘用戶所在區(qū)域與周邊地區(qū)的聯(lián)系提供新的視角。同

4、時，基于CDR數(shù)據(jù)本文分析了北京市民的移動性。
　　土地使用分類是城市規(guī)劃中的重要問題。目前可根據(jù)土地使用的物理特征和社會功能來區(qū)分，前者可通過遙感和圖像處理技術(shù)得到分析，而后者很少被應用于土地分類。MIT的TAO PEI等通過創(chuàng)建移動通話數(shù)據(jù)的時間序列，對通話量的變化模式做聚類分析，從而對新加坡地區(qū)的土地利用進行分類，為認識土地使用提出新的視角。受其啟發(fā)，本文建立用戶移動性特征模型，并比較分析該模型在不同城市功能區(qū)的表現(xiàn)，進而總