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题名基于手机信令数据的快递人员辨识方法
被引量：4
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作者
方珊珊
陈艳艳
刘小明
魏攀一
赖见辉
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机构
北京工业大学北京市交通工程重点实验室
交通运输部公路科学研究院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期413-421,共9页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(8131001)
湖北省交通运输厅科技项目(2014721311)
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文摘
提出一种基于朴素贝叶斯分类法(naive Bayesian classifier,NBC)的城市快递人员辨识方法.首先,通过相关问卷调查,研究快递派送人员的手机信令发生规则.然后,依据北京市移动用户手机通信信令数据,利用问卷调查数据和手机信令数据2种数据源中同时包含的通信数据属性,建立通信数据与调查数据中类别变量(快递人员/非快递人员)之间的贝叶斯概率关系,以此为基础构建NBC模型并对其进行训练.最后,使用未参与训练的样本数据测试标定后模型的准确性,测试结果显示快递人员的预测成功率达到88.3%.结果表明:该方法具有较高的精度,可以满足实际应用需求.
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关键词
城市配送
快递人员识别
朴素贝叶斯分类法
手机信令数据
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Keywords
logistics engineering
courier identification
naive Bayesian classifier(NBC)
mobile phone signaling data
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
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