基于呼叫详情记录的社会角色推测可视分析

摘要：

城市居民的社会角色感知对城市规划策略制定与城市安全方案设计具有重要的辅助价值,对于后疫情时代疫情的防控具有重要价值.知晓患者用户的角色,可以对用户的接触人群进行更好地分析,做好疫情防控.该文提出了一种结合基站语义和用户时空状态序列的交互式用户社会角色可视分析框架.首先,基于序列数据建模方法,提出了考虑序列顺序的基站嵌入模型Pos-Cell2Vec对基站语义信息进行识别;然后,提出一个基于轨迹序列嵌入的用户聚类方法,获得用户聚类结果,进而采用高维可视化方法对基站以及用户的聚类结果进行可视化;最后,基于多视图协同可视分析技术,设计并实现了基于海量通话数据的用户社会角色推测可视分析系统.结合现实数据案例分析结果发现,分析者能够通过该系统结合用户状态序列、用户的通话特征、移动特征以及基站信息,对用户的社会角色进行推测,目前可以通过系统和模型推测出司机、学生以及推销人员等角色.

关键词：呼叫详情记录、社会角色、轨迹嵌入、群体行为模式、用户聚类、可视化分析

所属期刊栏目：33

分类号：TP311.52;TN929.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：165-172