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基于数据挖掘的手机用户出行方式识别研究
随着移动通信技术和智能手机的普及，人们的出行方式也越来越多样化。如何准确识别手机用户的出行方式，有助于让出行服务更加个性化、智能化。基于数据挖掘技术，可以从大量的手机用户的位置数据中提取出行方式的特征，建立出行方式识别模型，实现对手机用户出行方式的准确识别。本文将从数据挖掘的角度出发，探讨手机用户出行方式识别的研究。
一、研究背景
1、出行方式的多样化
出行方式已不再局限于传统的步行、自行车、公共交通、私家车等，更多的新型出行方式正在涌现，如共享单车、共享汽车、网约车等。这些出行方式让人们出行更加方便快捷，但也给出行服务带来了新的挑战，如如何实现出行服务的个性化、智能化等。
2、数据挖掘的应用
数据挖掘是一种从海量数据中发现模式、规律的方法，可以应用于多个领域，如商业、科学、医学等。在出行服务领域，数据挖掘可以从用户出行的数据中挖掘用户的出行偏好、需求等信息，为用户提供更好的出行服务。
二、数据挖掘方法
数据挖掘流程一般包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模型评价等步骤。在手机用户出行方式识别研究中，主要采用数据清洗、数据集成、特征提取、建模等步骤。
1、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行预处理，包括数据过滤、数据去重、数据纠错等。在手机用户出行方式识别研究中，数据清洗的目的是保证数据的质量，减少误差。
2、数据集成
数据集成是指将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。在手机用户出行方式识别研究中，数据集成的目的是将多个手机用户的位置数据整合在一起，形成一个大数据集。
3、特征提取
特征提取是指从原始数据中提取出能反映数据特征、表现数据差异的关键特征。在手机用户出行方式识别研究中，特征提取的目的是从用户的位置数据中提取出与出行方式有关的特征，如出行速度、出行距离、出行时间等。
4、建模
建模是指根据提取出的特征，建立出行方式识别模型。在手机用户出行方式识别研究中，建模的目的是建立一种精确、高效的出行方式识别模型，根据用户的位置数据预测用户的出行方式。
三、出行方式识别模型
根据前面提到的数据挖掘方法，可以建立出行方式识别模型。该模型主要包括特征提取、特征选择、模型建立等部分。
1、特征提取
在手机用户位置数据中，可以从数据中提取出行速度、出行距离、出行时间等特征。如从两个位置点p1(x1,y1)和p2(x2,y2)中提取出行路程特征：
distance=sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)
出行时间特征可以从用户手机的GPS定位信息中提取。出行速度可以从用户的位置数据中计算，例如：
speed=distance/time
通过提取出这些特征，可以为出行方式识别模型提供数据特征。
2、特征选择
在提取出特征后，需要进行特征选择以减少不必要的特征。通过特征选择，可以得到更加精简的特征集合，提高模型性能与效率。常用的特征选择方法有PCA主成分分析法、遗传算法等。
3、模型建立
在特征选择后，需要根据选择的特征建立出行方式识别模型。常用的模型有KNN分类、SVM分类、神经网络等。其中，KNN分类模型的思想是通过将新样本与已有的训练样本进行比较，根据相似度进行分类；SVM分类模型则是寻找分类面，在进行分类。
四、实验结果
通过对手机用户的位置数据进行分析、特征提取、特征选择和建模，得到了出行方式识别模型。该模型采用SVM分类算法，将数据集分为三类出行方式：步行、公共交通、私家车。测试结果表明，该模型识别出单次出行的出行方式的准确率达到了90%以上。
五、总结
通过本文介绍的手机用户出行方式识别研究，我们可以看出，数据挖掘技术可以为出行服务提供更好的个性化、智能化服务。在未来，我们可以通过对用户出行数据的深度挖掘，不断提高出行方式识别的精准率和时间效率，为人们的出行和生活带来更多的便利和舒适。