基于多源位置数据的居民出行频繁模式挖掘-繁花晕染外包案例-猿急送

基于多源位置数据的居民出行频繁模式挖掘

基本信息

案例ID:156281

技术顾问:繁花晕染 - 2年经验 - 科技公司

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项目名称:基于多源位置数据的居民出行频繁模式挖掘

所属行业:生活消费 - 出行

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案例介绍

随着城市化进程的不断深入,对居民出行频繁模式的挖掘成为一个研究热点。然而,现有的研究存在一些问题,如缺乏对频繁模式发生的目的和意义的描述,以及对挖掘结果分析不全面等。针对这些问题,文中提出了一种新颖的居民出行频繁模式挖掘方法(Mining Method of Residents’ Frequent Travel Patterns (MMoRFTP)。首先采用形态学图像方式将地图划分为多个区域,利用融合后的多源位置数据来构建出行模式,并采用主题模型识别每个区域的功能;然后将缺乏语义信息的出行轨迹转化为具有区域和功能区语义的出行轨迹,并以区域为节点、语义轨迹为边构建居民出行模式图和标签模式图,在图模型构建的基础上提出MulEdge算法来挖掘区域之间由居民出行所形成的频繁关联模式。文中采用城市路网数据、POI数据、出租车GPS数据和签到数据作为实验对象,实验结果表明MMoRFTP方法具有良好的性能,其发现的出行频繁模式能为道路规划、交通管理、商业布局等应用提供决策依据。

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