基于时空相似性的大规模轨迹数据融合技术

• 作者: 代浩 周钱梅 孙黎 杨昆 熊文
• 来源期刊: 集成技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 时空相似性 轨道交通 最长公共子序列
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专题:大数据技术
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: TG156
• 字数: 5940字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12146/j.issn.2095-3135.20190729001

摘要

如何利用大数据技术来支撑地铁路网规划、运营调度、应急管理和公共服务是当前学术界和工业界的研究热点.该文使用集成电路(Integrated Circuit,IC)卡交易记录和手机WiFi信号记录两种不同的数据,提出一种基于时空相似性的设备关联方法来重现乘客的完整轨迹.通过计算IC卡和手机两种不同设备历史轨迹的时空相似性,来关联同一乘客的IC卡和对应的手机.基于这种关联可以融合粗粒度的IC卡轨迹和细粒度的手机站内轨迹,进而重现乘客在地铁网络里的完整轨迹.实验通过对深圳地铁连续两个月智能IC卡刷卡数据和WiFi信号数据进行分析,同时利用最长公共子序列方法,在Spark集群计算了728万张IC卡轨迹数据和4010万个移动设备轨迹数据的时空相似性.实验结果显示,该方法可以重现20.3万乘客的完整轨迹,足以用来支撑地铁清分和智慧警务等应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙黎	中国科学院深圳先进技术研究院	8	76	3.0	8.0
2	杨昆	云南师范大学信息学院	118	711	14.0	20.0
3	熊文	云南师范大学信息学院	1	0	0.0	0.0
4	周钱梅	云南师范大学信息学院	1	0	0.0	0.0
5	代浩		1	0	0.0	0.0