基于载客数据的出租车热门区域功能发现

发布时间：2018-08-28 17:44

【摘要】：根据出租车行驶载客数据中提取的乘客出行模式和上下客热门区域,提出一种出租车热门区域功能发现方法。采用基于交通数据时空特性的出租车行驶数据聚类算法,实现热门区域划分。建立基于潜在Dirichlet分配的热门区域乘客出行特征发现模型,对具有相似乘客出行模式的出租车热门区域进行聚类。通过总结各热门区域的具体功能,发现在不同客流时间段内的区域功能与乘客出行模式间的关系。实验结果表明,该方法能够有效发现热门区域的功能特点。
[Abstract]:According to the passenger travel pattern and the hot area in and out of the taxi, a method to discover the function of the hot area of taxi is proposed. Based on the temporal and spatial characteristics of traffic data, the clustering algorithm of taxi driving data is adopted to realize the hot area division. A model of passenger travel feature discovery based on potential Dirichlet assignment is established to cluster the popular taxi regions with similar passenger travel patterns. By summing up the specific functions of each popular area, the relationship between the regional function and the passenger travel mode in different passenger flow periods is found. Experimental results show that this method can effectively discover the functional characteristics of hot areas.
【作者单位】： 复旦大学计算机科学技术学院;上海市数据科学重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(71331005) 上海市科委基金(14511107302,16511102204) NSFC-广东联合基金(第二期)超级计算科学应用研究专项 国家超级计算广州中心基金
【分类号】：U491

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本文编号：2210112