基于时空聚类的职住分析研究

• 作者: 肖跃雷 韩卓
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 职住分析 K-Means聚类 时空聚类 人群划分
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 596-602
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 4790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.019

摘要

为了得到常驻居民的职住特征,有效区分常驻与非常驻群体,基于手机信令数据设计了得到识别居民职住地的分析模型.通过大量的基站信令的预处理,对轨迹的停留点、发生时间、频次等属性进行基于K-Means的时空聚类,通过一系列判定方法得到不同性质的常驻地.为了验证该模型的可行性,以陕西省某运营商提供的基站数据为例,识别出常驻人口的职住地,将其结果与已知用户职住地对比得出:距离误差在客观范围内,且能够投入正常使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖跃雷	西安邮电大学物联网与两化融合研究院	13	13	2.0	2.0
2	韩卓	西安邮电大学物联网与两化融合研究院	1	0	0.0	0.0