以移动手机用户信令大数据为中心的智慧城市的研究

王琳

【摘 要】在城市信息化浪潮与数据科学崛起的共同推动下，智慧城市开始在全球范围内成为未来城市发展的新理念与新实践。大数据、数据活化、数据挖掘等数据管理、应用与分析技术在智慧城市建设当中具有核心作用.站在信息科学的视角之上，围绕以数据为中心这一主题，对当前智慧城市进行研究。

【关键词】智慧城市；信令；大数据；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

从20世纪中期开始，伴随着世界各国经济的快速发展而出现的城市问题日益加剧，包括环境污染、资源匮乏、人口膨胀、交通堵塞等，在这种大环境下，智慧城市的理念应运而生。我国智慧城市建设相当迅速，智慧北京、智慧杭州、i-Shanghai、云上贵州、智慧广州等等已家喻户晓。然而，在这场持续升温的智慧城市建设中，需要我们关注的就是以大数据为中心这个重点。

1 城市数据

手机作为我们不能缺少的交互工具，我国手机用户数达13.06亿户，手机用户普及率达95.5部/百人。随着移动终端数量的快速增长以及处理能力的加强，用户大量使用各种手机业务，要想获得使用这些手机业务的移动用户的相关信息，就需要对手机网络数据的建模，通过研究手机用户的信令特征，设计Hadoop集群基础上开发的智慧城市大数据平台，从海量的数据中分析出用户的共性和个性，相关移动用户信息可以为很多应用提供精确的信息，也可以为挖掘用户行为提供最准确的数据源。利用大数据方式来实现移动手机用户推算人口流动的规律。预测各区域人口流动，探讨合理分配社会资源和可持续发展战略，为政府决策提供数据支撑，具有较好的执行效率和可扩展性。

2 智慧城市大数据平台

2.1 采集数据

要通过手机用户信令实现大数据分析。必然需要提取移动手机用户的信令数据，采用软硬采结合的方式提取移动核心网和无线侧的信令数据，可以有效覆盖全量的手机用户。

用户的信令各式各样，复杂度非常高。在这方面，并没有一个公开的采集标准。在通过不同方式的采集模拟后，本项目拟准备实行软硬采相结合的方式，且对2/3/4G数据分别采集后进行汇聚。以4G采集数据为例，如图1：

在核心网侧，采用分光或镜像的传统硬采方式，在无线侧（UU/X2）采用软采的方式。通过软硬采向结合提取全量手机用户信令。

2.2 共享数据--Hadoop数据处理平台搭建

数据共享层主要是对各接口信令数据的聚集处理，实现对多种数据源的数据进行统一载入、分类、处理以及存储。采用hadoop架构实施。Hadoop源自Google自身的GFS和MapReduce框架，这2个技术本身在Google内部被广泛使用，因而可用性不成问题。其次，由于Hadoop只需要PC服务器和本地硬盘，硬件成本只有传统数据库的1/8至1/10，软件上使用的又是免费的开源软件。再次，Hadoop并不僅仅是一款单一的平台软件，而是一个完整的生态圈，涵盖了数据采集、监控、算法、流计算等相关的各个领域。可以有效降低开发成本，并形成一体化应用开发，具备很强的可扩展性。

2.3 数据建模及算法研究

完成采集和数据共享后，依照不同的需求内容，开展如区域人口计算，热点区域人口计算，实时道路车速计算等等方面的算法建模工作，数据建模和算法研究，主要是基于提取到的全量手机用户信令，通过字段关联，进行数据挖掘工作。对比hadoop MapReduce， Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法，且上手容易，运行速度快捷。

3 总结

智慧城市是一个多学科交叉、多领域融合的综合性学科，相关工作涉及的内涵和外延都非常广.本文将综述视角放在信息科学领域，内容紧密围绕以数据为中心这一主题，分析相关研究工作的整体结构与脉络.移动用户信令的大数据与互联网大数据的区别在于，移动用户大数据是中间管道、而互联网大数据是云端，因而，信令大数据实际上也有搜索、社交、交易等数据类型，信令大数据的最大优势是具有极其准确的用户位置信息。在这个方面也是本文研究的核心技术，也是互联网公司尚不具备的大数据特点。当然由于是管道数据，也融合了不同互联网公司的数据。 以浙江移动为例，目前浙江移动已经成立专门的对外开展大数据应用合作开发的部门—能力开放工作室，并与各地政府部门对接，了解合作需求和合作意向。大数据时代将会给人类社会带来巨大变化，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律。可以帮助政府和企业进行科学决策，降低决策风险，加快进入智慧城市。

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