非常态交通状态下居民出行关注点挖掘分析

在非常态交通状态下,及时准确地挖掘居民出行过程中的关注点,满足居民出行需求是提高客运服务质量的关键,更是对客运服务系统的一种考验。以“疫情”期间与公路客运相关的舆情数据为基础,进行居民出行需求及其关注点挖掘分析。首先,利用深度学习Doc2Vec算法将文本数据进行向量化处理;其次,对一个时段内所获得的向量化处理后的数据进行聚类分析,基于文本主题模型(LDA)对聚类结果的每一簇进行深度分析,提取旅客出行需求;最后,通过对实际数据处理结果的分析,验证了所提方法可准确地挖掘出非常态下旅客出行过程中的关注点,其结果可以作为交通运营服务评价和交通管理决策的重要依据。