以移動手機用戶信令大數(shù)據(jù)為中心的智慧城市的研究

王琳

【摘 要】在城市信息化浪潮與數(shù)據(jù)科學(xué)崛起的共同推動下，智慧城市開始在全球范圍內(nèi)成為未來城市發(fā)展的新理念與新實踐。大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)活化、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用與分析技術(shù)在智慧城市建設(shè)當(dāng)中具有核心作用.站在信息科學(xué)的視角之上，圍繞以數(shù)據(jù)為中心這一主題，對當(dāng)前智慧城市進行研究。

【關(guān)鍵詞】智慧城市；信令；大數(shù)據(jù)；研究

【Abstract】Motivated by sustainable development requirements of global environment and modern cities，the concept of the Smart City has been introduced as a strategic device of future urbanization on a global scale. On the other hand，modern cities have built up developed information infrastructure and gathered massive city running data，and therefore are ready to face the coming of the Smart City concept，technologies and applications. An important peculiarity of Smart City is that the technology system is data—centric. The data science and technologies，such as big data，data Vitalization，and data mining， play pivotal roles in Smart City related technologies. In this paper， we provide a research of the most recent research activities in data—centric Smart City.

【Key words】Smart City； Signaling； Big data； Research

0 前言

從20世紀中期開始，伴隨著世界各國經(jīng)濟的快速發(fā)展而出現(xiàn)的城市問題日益加劇，包括環(huán)境污染、資源匱乏、人口膨脹、交通堵塞等，在這種大環(huán)境下，智慧城市的理念應(yīng)運而生。我國智慧城市建設(shè)相當(dāng)迅速，智慧北京、智慧杭州、i-Shanghai、云上貴州、智慧廣州等等已家喻戶曉。然而，在這場持續(xù)升溫的智慧城市建設(shè)中，需要我們關(guān)注的就是以大數(shù)據(jù)為中心這個重點。

1 城市數(shù)據(jù)

手機作為我們不能缺少的交互工具，我國手機用戶數(shù)達13.06億戶，手機用戶普及率達95.5部/百人。隨著移動終端數(shù)量的快速增長以及處理能力的加強，用戶大量使用各種手機業(yè)務(wù)，要想獲得使用這些手機業(yè)務(wù)的移動用戶的相關(guān)信息，就需要對手機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的建模，通過研究手機用戶的信令特征，設(shè)計Hadoop集群基礎(chǔ)上開發(fā)的智慧城市大數(shù)據(jù)平臺，從海量的數(shù)據(jù)中分析出用戶的共性和個性，相關(guān)移動用戶信息可以為很多應(yīng)用提供精確的信息，也可以為挖掘用戶行為提供最準確的數(shù)據(jù)源。利用大數(shù)據(jù)方式來實現(xiàn)移動手機用戶推算人口流動的規(guī)律。預(yù)測各區(qū)域人口流動，探討合理分配社會資源和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，為政府決策提供數(shù)據(jù)支撐，具有較好的執(zhí)行效率和可擴展性。

2 智慧城市大數(shù)據(jù)平臺

2.1 采集數(shù)據(jù)

要通過手機用戶信令實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析。必然需要提取移動手機用戶的信令數(shù)據(jù)，采用軟硬采結(jié)合的方式提取移動核心網(wǎng)和無線側(cè)的信令數(shù)據(jù)，可以有效覆蓋全量的手機用戶。

用戶的信令各式各樣，復(fù)雜度非常高。在這方面，并沒有一個公開的采集標準。在通過不同方式的采集模擬后，本項目擬準備實行軟硬采相結(jié)合的方式，且對2/3/4G數(shù)據(jù)分別采集后進行匯聚。以4G采集數(shù)據(jù)為例，如圖1：

在核心網(wǎng)側(cè)，采用分光或鏡像的傳統(tǒng)硬采方式，在無線側(cè)（UU/X2）采用軟采的方式。通過軟硬采向結(jié)合提取全量手機用戶信令。

2.2 共享數(shù)據(jù)--Hadoop數(shù)據(jù)處理平臺搭建

數(shù)據(jù)共享層主要是對各接口信令數(shù)據(jù)的聚集處理，實現(xiàn)對多種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一載入、分類、處理以及存儲。采用hadoop架構(gòu)實施。Hadoop源自Google自身的GFS和MapReduce框架，這2個技術(shù)本身在Google內(nèi)部被廣泛使用，因而可用性不成問題。其次，由于Hadoop只需要PC服務(wù)器和本地硬盤，硬件成本只有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的1/8至1/10，軟件上使用的又是免費的開源軟件。再次，Hadoop并不僅僅是一款單一的平臺軟件，而是一個完整的生態(tài)圈，涵蓋了數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控、算法、流計算等相關(guān)的各個領(lǐng)域。可以有效降低開發(fā)成本，并形成一體化應(yīng)用開發(fā)，具備很強的可擴展性。

2.3 數(shù)據(jù)建模及算法研究

完成采集和數(shù)據(jù)共享后，依照不同的需求內(nèi)容，開展如區(qū)域人口計算，熱點區(qū)域人口計算，實時道路車速計算等等方面的算法建模工作，數(shù)據(jù)建模和算法研究，主要是基于提取到的全量手機用戶信令，通過字段關(guān)聯(lián)，進行數(shù)據(jù)挖掘工作。對比hadoop MapReduce， Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法，且上手容易，運行速度快捷。

3 總結(jié)

智慧城市是一個多學(xué)科交叉、多領(lǐng)域融合的綜合性學(xué)科，相關(guān)工作涉及的內(nèi)涵和外延都非常廣.本文將綜述視角放在信息科學(xué)領(lǐng)域，內(nèi)容緊密圍繞以數(shù)據(jù)為中心這一主題，分析相關(guān)研究工作的整體結(jié)構(gòu)與脈絡(luò).移動用戶信令的大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于，移動用戶大數(shù)據(jù)是中間管道、而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是云端，因而，信令大數(shù)據(jù)實際上也有搜索、社交、交易等數(shù)據(jù)類型，信令大數(shù)據(jù)的最大優(yōu)勢是具有極其準確的用戶位置信息。在這個方面也是本文研究的核心技術(shù)，也是互聯(lián)網(wǎng)公司尚不具備的大數(shù)據(jù)特點。當(dāng)然由于是管道數(shù)據(jù)，也融合了不同互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)。 以浙江移動為例，目前浙江移動已經(jīng)成立專門的對外開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用合作開發(fā)的部門—能力開放工作室，并與各地政府部門對接，了解合作需求和合作意向。大數(shù)據(jù)時代將會給人類社會帶來巨大變化，幫助人們提升社會生產(chǎn)效率，了解事物真相，認識客觀規(guī)律?？梢詭椭推髽I(yè)進行科學(xué)決策，降低決策風(fēng)險，加快進入智慧城市。

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