基于移动通信数据的居民空间行为分析技术

　　移动通信数据是近年来出现的一类重要交通大数据资源。移动通信数据记录范围广、采集成本低、蕴含海量的居民出行信息，是获取、更新交通需求O-D的新型数据来源，可为传统交通调查提供有力补充。然而，移动通信数据在空间上较不准确，在时间上稀疏、无规律、存在大量缺失，导致从移动通信数据中挖掘居民空间行为信息并不容易。对于通话详单数据，只有用户使用手机时才有位置记录，一般仅用于分析居民惯常出行行为规律或估计交通需求在粗分时段的均值；对于手机信令数据，用户位置每隔固定一小短时间记录一次，可用于分析居民动态出行或估计时变交通需求，但手机信令数据很好稀缺，难以持续应用。为了解决这个问题，近年来又有学者提出了基于常规交通数据和移动通讯数据融合的居民空间行为分析技术。基于移动通信数据的居民空间行为分析技术正在快速发展创新，作者相信未来移动通信数据将在更多领域有更广泛地应用。本书对现有移动通信数据的处理算法与应用方法进行较为详细介绍，并提供了相关算法的详细代码，以期使相关技术人员能较为容易地、快速地掌握移动通信数据的分析与应用方法。

　　王璞，博士，中南大学教授，博士生导师。主要从事交通大数据分析、居民空间行为分析建模、复杂网络科学方面的研究，主持国家自然科学基金2项，霍英东青年教师基金基础研究课题1项。在Science、Nature Physics、Nature Communications等国际著名期刊上发表论文30余篇。