基于载客数据的出租车热门区域功能发现

• 作者: 刘禹岍 孙冠东 张兵 熊贇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 时空特性 区域功能 热门区域发现 主题模型 乘客出行模式
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 智能交通专题
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 字数: 5797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兵	复旦大学计算机科学技术学院	18	53	4.0	7.0
3	熊贇	复旦大学计算机科学技术学院	11	20	3.0	4.0
7	孙冠东	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0
13	刘禹岍	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0