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海量公交数据的人群画像算法
被引量:
2
1
作者
张锦
张建忠
+1 位作者
汪飞
郭芊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期55-64,共10页
面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少...
面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。
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关键词
人群画像
PAGERANK算法
轨迹文本化
文本
聚类
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职称材料
题名
海量公交数据的人群画像算法
被引量:
2
1
作者
张锦
张建忠
汪飞
郭芊
机构
湖南师范大学信息科学与工程学院
长沙理工大学计算机与通信工程学院
湖南师范大学数学与统计学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期55-64,共10页
基金
国家部委基金资助项目(31511010105)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30456)。
文摘
面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。
关键词
人群画像
PAGERANK算法
轨迹文本化
文本
聚类
Keywords
crowd portraits
PageRank algorithm
trajectory textualization
text clustering
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海量公交数据的人群画像算法
张锦
张建忠
汪飞
郭芊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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