程序聚合软件案例基于dbscan和kmeans的职驻地计算-梦享用户轨迹

基于dbscan和kmeans的职驻地计算-梦享用户轨迹

2025-07-29 23:24:18

行业：企业服务(saas)、出行

载体：框架或代码包

技术：Python

业务和功能介绍

公司需要对内部全量用户进行职驻地划分，并以此向目标客户提供精准营销服务。而原有的职驻地实现方案计算出的坐标精度较低，且在公司4亿用户的数据量下，更新一次需要半个月，也不支持局部地区用户的更新以及重度依赖手动操作。
原有实现流程分为更新全国围栏数据、季度用户轨迹合并、经纬度聚合、经纬度还原四步。项目代码重构优化后新流程调整为更新全国围栏数据、更新用户所属区域、天级用户轨迹合并、季度用户轨迹合并、经纬度聚合、经纬度还原、写入ck等流程。支持自动调度并提高精度的同时也压缩了将近一半的耗时。

项目实现

● 新增区域用户归属更新流程，支持部分地区更新职驻地功能
● 重写了职住地模型计算流程，明显提升了点位精度和个数
● 拆分了用户轨迹合并流程，提前(定时)合并天级数据，最后合并季度轨迹耗时从原来的1.82天缩短至0.56天
● 重写了经纬度聚合实现，聚出了更多的用户常驻坐标，并将耗时从原来的6.25天缩短至2.58天
● 优化了经纬度还原逻辑，支持更多种类的常住地标签，并将耗时从原来的7.00天缩短至3.40天
● 新增职驻地标签结果写入ck流程
● 整个计算流程自动化运行

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智仝障

30天前活跃

方向：人工智能-计算机视觉与图像处理、人工智能-机器学习与深度学习、

交付率：100.00%

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