基于共享单车出行数据的用户行为分析

• 作者: 徐小凡 杨丽 韩震
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 共享单车 出行数据 用户行为 用户分类 目的地预测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 80-86,92
• 页数: 8页
• 分类号: U12
• 语种: 中文
• DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2019.04.011

摘要

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩震	大连海事大学航运经济与管理学院	19	104	7.0	9.0
2	杨丽	大连海事大学航运经济与管理学院	1	0	0.0	0.0
3	徐小凡	大连海事大学航运经济与管理学院	1	0	0.0	0.0