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JUST技术:从GPS数据中挖掘用户行为习惯
2021-02-08 00:00:00

智能设备(如智能手机、互联可穿戴设备)的使用呈指数级的增长。据统计,80%的互联网用户拥有智能手机[1],而移动应用程序的使用每年以6%的速度增长,这创造了大量的信息,并带来了大量的研究和商业机会,如智能城市建设、个性化推荐系统等。根据MIT 的技术研究[2],从手机中收集的GPS位置信息可以洞察出用户的行为习惯,那么我们如何利用这些GPS位置信息去挖掘出用户个体和群体的行为和习惯呢?

本文将介绍在IEEE ASONAM 2018上发表的论文《Extracting user habits from Google Maps history logs》,文章使用Google Maps收集的位置信息,建立清晰的处理和分析框架,从驻留点和轨迹这两个角度出发,按照信息提取、信息增强和信息抽象这三个连贯的步骤,有效地提取出用户的行为习惯。


一、问题背景 
目前有很多研究与GPS信息挖掘有关。在早期研究工作中,研究者们利用GPS信息挖掘有趣的地理位置和旅行序列、利用用户位置历史信息来衡量用户之间的相似度、利用用户位置和轨迹信息去建立基于位置的社交网络等,可应用在POI推荐、个性化广告定制等众多场景中。在最近的研究工作中,研究者们关注到用户位置历史记录和用户态度和兴趣等信息,不断提高用户行为和位置的匹配程度,推荐用户感兴趣的POI。
与已用的研究有所不同,这篇论文关注用户的潜在行为模式,侧重于用户行为的时间模式。考虑GPS信息中提取的两种不同类型的信息,分别是代表用户访问的位置信息和代表用户移动的轨迹信息。通过这两类信息去挖掘用户的三类行为习惯,包括频繁访问的POI及POI类型、频繁的移动行为及过渡方式和与用户偏好联系的时间模式。

二、系统框架
本文的流程框架如图1,整体分为信息提取、信息增强和信息抽象三个模块。系统以GPS信息为中心,遵循循序渐进的原则,首先从原始的GPS数据出发检测用户驻留点和轨迹,再为驻留点和轨迹增加语义注释,最后再通过相关算法,检测频繁的驻留点和轨迹以挖掘用户行为习惯。
图1 系统基本框架
下面将分别介绍这三个模块。
1、信息提取:
原始的GPS数据是一系列带有时间戳的地理位置集合,缺乏真实地理位置的语义信息,比如用户的停留位置,用户的移动顺序,而这两者恰能反映出一部分用户的行为习惯,所以为了更好地分析用户行为习惯,该系统提取出驻留点和轨迹。
2、信息增强:
实际上,对于提取后的驻留点和轨迹信息,用户只能感知其自带的属性,而对于驻留点停留的意图、轨迹移动的目的和方式依然是个黑盒。为了解决这个问题,该系统分别扩充驻留点和轨迹的语义信息。
3、信息抽象:
该模块首先检测频繁的驻留点和轨迹,并将两者融合起来,从时间模式的维度上,提取出用户的习惯,如用户在周末最常访问的POI类型。

三、系统实现
下面将详细介绍信息提取、信息增强、信息抽象这三个模块的实现方式。
1、信息提取:
驻留点的提取。提取的流程如图2。采用DBSCAN这种基于密度的聚类算法,它使用范围阈值eps和在此范围内的最小点数Minpts作为参数来聚合GPS点。在这里对原始的DBSCAN算法进行扩展,原始的DBSCAN算法仅仅考虑各GPS点的空间位置关系,可用于记录点比较密集的区域或用户快速通过的区域,但无法区分真实停留区域以及用户按照时间间隔多次经过的区域,考虑到用户行为的准确性,该系统将时间距离融入到该聚类算法的距离度量中。
图2 驻留点的提取流程
轨迹的提取。轨迹的提取依赖于驻留点的提取,直接定义为两个连续驻留点之间的GPS点集。
2、信息增强:
驻留点的语义信息。用户的每一次停留都会具有一定的语义信息,如休息、运动和购物等。该系统使用驻留点的GPS位置坐标作为边界框的中心,搜索在此边界框内里最接近的POI名称和类别来描述此驻留点。
轨迹的语义信息。用户的每一次移动,都会对应一条轨迹数据,那么用户的移动方式究竟是步行还是驾驶,这就需要提取出这条轨迹对应的语义信息。该系统使用一组直接(经度、纬度和时间戳)和间接特征(速度、速度变化和与POI类型为公交、地铁的距离)输入到一个预先训练的分类模型[3]中,去描述轨迹的移动方式,如驾驶、步行等。
图3 驻留点和轨迹数据语义信息表示示例
3、信息抽象:
在得到用户驻留和移动的语义信息后,需要进一步去挖掘用户的习惯,比如用户最常访问的POI类别,用户最常使用的出行方式,用户本月访问火车站的次数等,面对这些离散的驻留和移动信息,该系统从主要从聚类的角度对这些信息进行抽象。
驻留点的抽象。在驻留点的属性中,会有时间戳表示驻留的开始时间和结束时间,该系统将此时间戳抽象为工作日、周末、上午或下午等,以一种易于理解的方式,去描述用户个体或群体的停留画像。
轨迹的抽象。在对用户轨迹的分析中,会优先关注用户经常选择的移动路径和移动方式。该系统选择一种基于聚类的序列挖掘算法(CBM)[4],输出用户最频繁的轨迹集。该算法的流程如图4。
图4CBM算法
在该系统中,算法的输入是用户频繁访问的停留点和两个参数s和k。参数s表示聚类的二维区域大小,参数k为每个区域对应的最小点数,超过一定的点数才被视为一次活动。

四、案例展示
该系统最终以一个应用的形式展现,如图5。
图5 应用页面展示
该应用可以较有效地展示出一个用户在特定周期时间内的出行习惯,如图6,表示一个用户有周日和周一晚上去访问“Baron cafe”的习惯。
图6 用户案例

五、小结
本文通过解读一篇论文,展示了从原始GPS信息到用户行为信息的全部过程,即GPS信息、驻留点和轨迹信息、带有语义的驻留点和语义信息、抽象后的行为习惯信息,可以看出GPS信息背后蕴含了丰富的信息,利用这类时空数据,可以分析单个移动对象的行为去辅助监管和个性化推荐,挖掘用户群体的行为习惯去辅助城市规划和建设。
作为时空数据引擎,JUST平台[5]具有强大的时空数据分析和挖掘能力,对于一份原始的GPS信息,它可以有效且准确地提取出轨迹信息、驻留点信息,并可以实现聚类、k近邻等挖掘能力,帮助我们从海量GPS数据挖掘出有趣的用户行为信息。

参考文献:
[1] I. Bhattacharya and L. Getoor.Collective entity resolution in relational data. TKDD, 1(1):5, 2007.
[2] http://www.technologyreview.com/featuredstory/513721/big-data-from-cheap-phones
[3] S.Tragopoulou, I. Varlamis, and M. Eirinaki, “Classifica- tion of movement dataconcerning user’s activity recognition via mobile phones,” in Proceedings ofthe 4th Interna- tional Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics(WIMS14). ACM, 2014, p. 42.
[4] A. A. Shawand N. Gopalan, “Finding frequent trajectories by clustering and sequentialpattern mining,” Journal of Traffic and Transportation Engineering (EnglishEdition), vol. 1, no. 6, pp. 393–403, 2014.
[5] https://just.urban-computing.cn/

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创建时间:2020-05-21 17:48:23
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