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本发明公开了一种基于手机信令历史数据强化学习的特征提取方法，首先根据最近一段时间内的手机信令历史数据，构建历史数据库；然后进行二重手机信令数据强化学习，第一重强化学习为数据特征学习，输出具有高可信度的用户完整出行序列数据；第二重强化学习为出行行为学习，输出三种运动状态的运动状态模糊权重，并构造模糊出行隶属集；接着，提出基于模糊出行隶属度的三支高斯混合聚类算法，对用户完整出行序列数据进行聚类划分；提出双动态POI相似映射算法，通过结合土地信息对算法参数进行动态调整，确定用户精确出行起讫点及完整出行
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117851809A
(43)申请公布日2024.04.09
(21)申请号202410018740.1G06N3/0464(2023.01)
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