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摘要:
随着城市化的推进以及大数据技术的不断发展,智慧商圈成为智慧城市建设的重要组成部分.智慧商圈的热门程度、消费者的规模、消费层次等因素成为智慧商圈建设的关注热点.然而,传统的消费者规模的统计,还是基于传统的问卷调查或者抽样等,这些方法不仅成本昂贵而且效率低下.但随着数据挖掘技术的发展,使得通过分析用户行为轨迹来确定商圈消费者规模成为可能.本文提出了一种基于轨迹数据分析的商圈消费者规模分析方法.本文的主要工作包括:①在轨迹数据中,如何确定商圈的边界这是一个首要的问题,基于此,才能确定一位消费者是在商圈内活动,还是在商圈外面.本文提出了根据商圈内基站点的位置分布,运用k-Nearest Neighbor(kNN)分类算法,对该商圈的范围进行圈定的方法.②由于轨迹数据的不确定性特点,确定一个用户与商圈的关系也是一个难题.本文利用计算不规则多边形面积的方法计算基站点的权重值,结合时间阈值分析该区域内每天的消费者规模.③最后,鉴于轨迹数据的海量性,本文提出了一个大数据计算框架BPDA(Business-Circle Parallel Distributed Algorithm),基于Hadoop大数据处理平台和Kafka分布式消息系统,实现了基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析系统,并使用中山公园商圈基站数据,展示了本文所提方法的可行性.
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文献信息
篇名 基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 移动轨迹数据 消费者规模分析 kNN分类算法 商圈轮廓
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 97-113,138
页数 18页 分类号 TP311
字数 10036字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓玲 华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据科学与工程研究院 28 695 11.0 26.0
2 赵大鹏 华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据科学与工程研究院 5 26 2.0 5.0
3 刘志 华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据科学与工程研究院 6 2 1.0 1.0
4 刘辉平 华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据科学与工程研究院 5 28 2.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
移动轨迹数据
消费者规模分析
kNN分类算法
商圈轮廓
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
2430
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5
总被引数(次)
17499
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