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基于移动大数据的同一用户识别分析模型
被引量：
2
1
作者
刘云翔
陈斌
+1 位作者
林涛
施伟
《现代电子技术》
北大核心
2020年第6期70-74,共5页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于移动大数据的同一用户识别分析模型
被引量：
2
1
作者
刘云翔
陈斌
林涛
施伟
机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
江苏汽车技师学院汽车工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第6期70-74,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61702334)
上海市自然科学基金项目(17ZR1429700)。
文摘
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
Keywords
same user identification
mobile big data
CHC-CFA
data acquisition
dimensional analysis
identification model
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于移动大数据的同一用户识别分析模型
刘云翔
陈斌
林涛
施伟
《现代电子技术》
北大核心
2020
2
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