基于改进Markov算法的人类活动信息挖掘

王艳东，高露妹，王 腾，姜 伟

（1.测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079；2.地球空间信息技术协同创新中心，湖北 武汉 430079）

基于改进Markov算法的人类活动信息挖掘

王艳东1,2，高露妹1，王 腾1，姜 伟1

（1.测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079；2.地球空间信息技术协同创新中心，湖北 武汉 430079）

近年来，基于位置的社交媒体飞速发展,为人类移动规律的挖掘与研究带来新的数据源。基于扩展Markov模型，加入时间维度，提出一种利用社交媒体时空数据挖掘人类活动规律的方法，探索用户的活动位置和活动位置的变化规律。应用该方法对北京市新浪微博用户的个体和群体活动规律进行探索，可有效挖掘人类在以小时为单位细粒度时段的移动规律并由此反映区位人口的动态变化。

社交媒体；数据挖掘；人类活动模式；Markov模型

人类的移动规律是进行城市管理活动（如交通管理、灾害预防和应急响应以及城市规划等）的重要参考[1]。近年来，大量学者结合手机数据[2-3]、人口普查数据[4-5]、航班数据[6-7]、出租车数据[8-9]、交通卡数据[10-12]等不同类型数据，从各个领域探索了人类移动规律的挖掘方法[13-14]。

随着智能手机的普及，基于位置的社交媒体应用得到空前发展。这些社交媒体可以在用户进行在线社交活动时对用户活动信息如位置信息、时间信息等进行记录，从而产生了面向用户个体的社交媒体数据。这些社交媒体数据获取相对方便、对用户位置记录实时准确[15]，并且经常涵盖大量用户并保持相对较长的一段时间，这对基于庞大的数据量和较长时间跨度的研究是非常有意义的[16-20]。……