基于Spark的移动用户主要活动地点的挖掘算法实现以及JavaEE技术整合

本算法基于Spark计算引擎，能够从海量的手机基站数据中挖据出用户的主要活动地点，比如工作地点和居住地点。实现好挖掘算法之后，通过JavaEE来整合上面的算法，让用户能够通过简单的Web UI就能够操作使用该算法，同时为用户提供了可视化数据的功能。

1、移动用户主要活动地点挖掘算法

1.1 算法输入数据字段：

字段名称	说明	例子
phoneNo	手机号码，唯一标志一个用户	DEF2B5CA38FF9699732B65BA3941DBA2
time	用户连接基站的时间	20160923032356
longitude	经度	113.4138
latitude	纬度	23.1205

算法数据是以CSV格式保存，只要csv数据中包含上面的四个字段就可以作为本算法的输入数据集。

1.2 手机基站数据的特点：

优点：
1）、获取成本低
2）、数据量多
3）、覆盖人群广
4）、轨迹数据联系

缺点：
1）、数据不准确：手机基站的日志信息里面包含移动用户的经纬度数据

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