基于移动大数据的同一用户识别分析模型

摘要：

为了有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数,提出一种将聚类算法和呼叫指纹识别算法相组合的算法(CHC-CFA).运用组合算法结合车辆内乘客携带手机的实时轨迹数据以及历史呼叫指纹数据建立同一用户识别模型,有效地判别出车辆内实际乘客人数,用于判别行驶车辆是否存在超员的异常问题,也可以对当前HOV车道的车辆内乘客数实时监测提供一种新的辅助检测方法.实验结果表明,该模型能有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数并有较高的检测准确率.

关键词：同一用户识别、移动大数据、CHC-CFA、数据获取、维度分析、识别模型

所属期刊栏目：43

分类号：TN919-34

资助基金：国家自然科学基金项目;上海市自然科学基金项目

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：70-74