典型文献
基于大数据和AI技术的客流位置区域网格融合分析方法
文献摘要：
位置区域分析与计算是运营商大数据位置分析领域的重要技术.随着行业应用需求激增,大数据平台位置中心配置了大量的区域场景,存在区域面积大、关联基站多、区域重叠计算等问题,导致区域客流计算效率低.为改变目前粗放、割裂的区域管理模式,本研究基于大数据和AI技术创新性提出了区域网格融合计算模型,该模型首先基于政府行政城市管辖区域或规则形状进行区域网格划分,然后通过区域管理工具进行区域网格融合后的实时和离线分析,有效降低区域计算复杂度.方案采用区域网格客流算法,能够扩展和增强区域客流分析和客流预测能力,提升区域客流计算效率,可应用于旅游、交通等行业大数据产品的相关位置区域分析场景.
文献关键词：
大数据位置分析;人工智能;区域网格融合;网格客流分析
中图分类号：
作者姓名：
孙苑苑
作者机构：
中国移动通信集团江苏有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]孙苑苑-.基于大数据和AI技术的客流位置区域网格融合分析方法)[J].江苏通信,2022(03):74-77
A类：
区域网格融合,大数据位置分析,网格客流分析
B类：
融合分析,区域分析,分析与计算,算是,运营商,商大,行业应用,应用需求,需求激增,大数据平台,平台位置,区域面积,基站,流计算,计算效率,割裂,区域管理,融合计算,政府行政,管辖区,网格划分,管理工具,离线,计算复杂度,流算法,客流预测,预测能力,大数据产品,分析场
AB值：
0.275413
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