结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0167

测绘通报 ›› 2019, Vol. 0 ›› Issue (5): 139-142.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0167

结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别

侯笑宇, 司连法, 王梅红, 贺风

中国地图出版社, 北京 100054

收稿日期:2018-12-20 出版日期:2019-05-25 发布日期:2019-06-04
作者简介:侯笑宇(1984-),男,硕士,编辑,主要从事地图与地理信息系统、大数据技术方面的研究与开发工作。E-mail:53457039@qq.com
基金资助:
财政部文化产业发展专项资金；新闻出版广电总局改革发展项目库入库项目

Work-home identification based on mobile phone signaling data and geospatial data

HOU Xiaoyu, SI Lianfa, WANG Meihong, HE Feng

Sinomap Press, Beijing 100054, China

Received:2018-12-20 Online:2019-05-25 Published:2019-06-04

摘要/Abstract

摘要：

基于手机信令数据和地理信息数据，融合地理信息空间运算能力，创新性地提出了一种识别居民职住信息的方法。在Spark平台上，首先运用地理信息空间分析服务将手机信令数据绑定至地理实体，再通过降噪算法完成定位校准和信令数据的清洗、加工，最后构建数学算法和模型得到居民的工作地和居住地。以成都市居民连续两周的手机信令数据为例，验证了该方法的可行性，该成果将会为商业选址、客群管理、城市规划等应用提供数据支撑。

关键词: 手机信令数据, 地理信息, Spark, 职住

Abstract:

Based on the mobile phone signaling data and geographical information data, integrated geographic information space computing, a method for identifying the occupation and residence of the residents is proposed innovatively. On the Spark platform, first the mobile information signaling data is bound to the geographic entities by using the geo spatial analysis service. Then the positioning calibration and the cleaning of the signaling data are completed by noise reduction algorithm. Finally, mathematical algorithms and models are constructed to obtain the occupation and residence of the residents. This paper takes two weeks' mobile phone signaling data of Chengdu residents as an example to verify the feasibility of the method. The result will provide data support for commercial site selection, customers management, city planning and other applications.

Key words: mobile phone signaling data, geographic information, Spark, occupation and residence

中图分类号:

P208

侯笑宇, 司连法, 王梅红, 贺风. 结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 139-142.

HOU Xiaoyu, SI Lianfa, WANG Meihong, HE Feng. Work-home identification based on mobile phone signaling data and geospatial data[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 139-142.

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Work-home identification based on mobile phone signaling data and geospatial data

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