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摘要:
为解决共事交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略.首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点(0D)轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻(KNN)查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率.采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整(DTW)等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析.与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10.12%,查询效率提高了约15倍.实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率.
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文献信息
篇名 共享交通的时空轨迹检索与群体发现
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 共乘出行 群体发现 时空轨迹 3维R树 起讫点
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 数据科学与技术
研究方向 页码范围 220-226
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 7511字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061291
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 段宗涛 长安大学信息工程学院 39 158 7.0 10.0
2 唐蕾 长安大学信息工程学院 16 64 5.0 7.0
3 陈柘 长安大学信息工程学院 10 37 4.0 6.0
4 龚学辉 长安大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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共乘出行
群体发现
时空轨迹
3维R树
起讫点
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