手机基站定位数据可视分析

李海生; 黄媛洁; 宋璇; 杜军平; 陈国润; 丁富强

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2017008

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手机基站定位数据可视分析

研究 | 更新时间：2024-06-03

- 手机基站定位数据可视分析
- Visual analyses of mobile phone base station location data
- 大数据 2017年3卷第1期页码：2017008
- 作者机构：
  
  1. 北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048
  2. 食品安全大数据技术北京市重点实验室，北京 100048
  3. 北京邮电大学计算机学院，北京 100876
  4. 上海理想信息产业（集团）有限公司，上海 201315
- 作者简介：
  
  [ "李海生（1974-），男，博士，食品安全大数据技术北京市重点实验室、北京工商大学计算机与信息工程学院教授、研究生导师，主要研究方向为数据可视化与可视分析、计算机图形学、科学可视化、三维模型检索等。" ]
  [ "黄媛洁（1992-），女，食品安全大数据技术北京市重点实验室、北京工商大学计算机与信息工程学院硕士生，主要研究方向为数据可视化与可视分析。" ]
  [ "宋璇（1993-），女，食品安全大数据技术北京市重点实验室、北京工商大学计算机与信息工程学院硕士生，主要研究方向为数据可视化与可视分析。" ]
  [ "杜军平（1963-），女，博士，北京邮电大学计算机学院教授、博士生导师，主要研究方向为运动图像处理、视觉与信息获取等。" ]
  [ "陈国润（1978-），男，上海理想信息产业（集团）有限公司电信支撑软件部研发部经理，主要研究方向为云计算管理、分布式数据处理。" ]
  [ "丁富强（1973-），男，博士，上海理想信息产业（集团）有限公司研发中心主任，主要研究方向为电信大数据应用研究。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61532006);北京市自然科学基金资助项目;The Beijing Municipal Natural Science Foundation(4162019);北京市科技计划课题资助项目;Beijing Science and Technology Project(Z161100001616004)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2017008
  中图分类号： TP399
- 网络首发：2017-01，
  
  纸质出版：2017-01-20
- 稿件说明：
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李海生, 黄媛洁, 宋璇, 等. 手机基站定位数据可视分析[J]. 大数据, 2017,3(1):2017008.

Haisheng LI, Yuanjie HUANG, Xuan SONG, et al. Visual analyses of mobile phone base station location data[J]. Big data research, 2017, 3(1): 2017008.
李海生, 黄媛洁, 宋璇, 等. 手机基站定位数据可视分析[J]. 大数据, 2017,3(1):2017008. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2017008.

Haisheng LI, Yuanjie HUANG, Xuan SONG, et al. Visual analyses of mobile phone base station location data[J]. Big data research, 2017, 3(1): 2017008. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2017008.

摘要

手机基站定位数据蕴含丰富的时空信息。设计了一种基于电信每次呼叫测量数据的可视分析方法，给出了基于每次呼叫测量数据的基站定位方法，提取手机用户的出行轨迹，对凝聚层次聚类算法进行改进，可以高效率地对轨迹进行聚类，利用流向图和热力图表示轨迹聚类结果和手机用户在某时刻的整体分布。将该方法应用于上海电信手机基站定位数据，取得了良好的效果。

Abstract

Mobile phone base station location data contains rich spatio-temporal information.A visual analytic method based on per call measurement data (PCMD) was designed.A base station positioning method based on PCMD to extract mobile phone users’ trajectories was designed.An agglomerate hierarchical clustering algorithm was improved to cluster trajectories efficiently.Flow map and heat map were employed to present the clustering result and the overall distribution of mobile phone users at a specific time.This method was applied to the dataset of Shanghai mobile phone base station data

which has achieved satisfied results.

关键词

Keywords

references

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