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基于手机信令数据的城内迁居活跃度识别方法研究——以武汉市为例
基于手机信令数据的城内迁居活跃度识别方法研究——以武汉市为例
摘要：随着城市化进程的加快，人口流动成为城市发展的一个重要因素。了解城内迁居活跃度对于城市规划、交通管理等方面具有重要意义。本文以武汉市为例，基于手机信令数据，提出了一种城内迁居活跃度识别方法。通过研究不同时段的手机信令数据，分析用户的通话和移动行为，设计了一种基于移动轨迹和联系人通话频率的迁居活跃度评估模型。实验结果表明，该方法可以准确、快速地识别城内迁居活跃度，为城市规划与交通管理提供了依据。
关键词：城内迁居活跃度；手机信令数据；移动轨迹；联系人通话频率
1.引言
随着城市化进程的加快，人口流动成为城市发展的一个重要因素。了解城内迁居活跃度对于城市规划、交通管理等方面具有重要意义。传统的调查方法往往需要大量人力物力投入，且成本较高。而手机信令数据作为一种大数据资源，可以提供用户的通话和移动行为信息，可以用于城内迁居活跃度的识别。因此，本文以武汉市为例，提出一种基于手机信令数据的城内迁居活跃度识别方法。
2.相关工作
目前已经有一些研究基于手机信令数据对人口流动进行分析。例如，有研究利用手机信令数据分析人口流动范围和流向，来研究城市交通拥堵情况。还有研究利用移动轨迹数据对城市居民的出行行为进行分析。这些研究为本文提出的城内迁居活跃度识别方法提供了一定的参考。
3.数据预处理
首先，我们需要对手机信令数据进行预处理。由于原始数据量较大，为了提高计算效率，我们可以首先根据时间段进行数据筛选，选择一段具有一定代表性的时间段进行分析。然后，对数据进行清洗和去重，去除异常数据和重复数据，以提高后续分析的准确性。
4.迁居活跃度分析
针对城内迁居活跃度的识别，我们可以从用户的移动轨迹和联系人通话频率两个维度进行分析。
4.1移动轨迹分析
通过分析用户的移动轨迹，可以了解用户的迁居活跃度。我们可以统计用户在不同时间段内的移动范围和频率，以及常去的地点。根据用户的移动特征，可以将用户分为常迁居活跃、偶尔迁居活跃和不活跃三类。常迁居活跃的用户在不同时间段内都有较为频繁的移动活动，偶尔迁居活跃的用户则在某些时间段有移动活动，不活跃的用户则几乎没有移动活动。
4.2联系人通话频率分析
通过分析用户的联系人通话频率，可以了解用户的社交活跃度，进而推断迁居活跃度。我们可以统计用户与不同联系人的通话频率，包括通话次数和通话时长。通过分析用户与联系人的通话频率，可以发现用户的社交圈子是否发生变化，从而判断用户的迁居活跃度。
5.实验与结果分析
本文以武汉市为例，收集了一段时间内的手机信令数据，并进行了数据预处理。然后，我们分别从移动轨迹和联系人通话频率两个维度进行了迁居活跃度分析，并设计了相应的评估模型。最后，通过对实验结果进行分析，验证了方法的有效性和准确性。
6.结论与展望
本文基于手机信令数据，提出了一种城内迁居活跃度识别方法，并以武汉市为例进行了实验。实验结果表明，该方法可以准确、快速地识别城内迁居活跃度。未来可以进一步完善方法，提高识别准确性，并应用于城市规划、交通管理等方面。
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