基于呼叫详细记录数据的城市功能区识别
来源：计算机应用杂志2016年第7期北京时间：
作者：江贵林, 胡访宇, 石立兴
单位：中国科学技术大学 信息科学与技术学院, 合肥 230027
摘要：不同城市功能区区域之间具有外在物理差异和内在功能差异，且随时间和人类活动不断发生演变。针对卫星遥感等传统监测方法存在运行周期长、成本高，不能表征内在功能差异等问题，利用通信运营商提供的用户生活数据——呼叫详细记录（CDR），进行城市功能区识别研究。首先，以人工标注的方法对基站小区进行功能区分类，得到住宅区、办公区、商业区、高校区、景点区五类训练样本；然后，提取各功能区内用户群体的通话行为和移动行为特征，进行差异性对比分析；最后，利用高斯混合模型（GMM）设计出多特征加权判决的功能区识别算法，并用训练集对该算法进行仿真。实验结果表明，CDR数据可以对城市功能区之间的内在差异进行表征，功能区性质与用户的通话行为和移动行为存在对应关系；判决权重为0.6时，该算法在现有数据集下的功能区召回率达到了最大，为51.08%。结合误差分析表明CDR数据在城市功能区识别应用上具有可行性。
关键词：呼叫详细记录,功能区,机器学习,城市感知,高斯混合模型
基金资助：安徽省科技计划项目（1201b0403021）。
