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计算机工程

所属专题: 智能交通专题

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基于载客数据的出租车热门区域功能发现

孙冠东  1,2,张兵  1,2,刘禹岍  1,2,熊贇  1,2   

  1. (1.复旦大学 计算机科学技术学院,上海 201203; 2.上海市数据科学重点实验室,上海 201203)
  • 收稿日期:2016-05-31 出版日期:2017-05-15 发布日期:2017-05-15
  • 作者简介:孙冠东(1992—),男,硕士研究生,主研方向为智能交通、数据挖掘;张兵,博士研究生;刘禹岍,硕士研究生;熊贇,教授。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(71331005);上海市科委基金(14511107302,16511102204);NSFC-广东联合基金(第二期)超级计算科学应用研究专项;国家超级计算广州中心基金。

Taxi Hot Area Function Discovery Based on Passenger Data

SUN Guandong  1,2,ZHANG Bing  1,2,LIU Yuqian  1,2,XIONG Yun  1,2   

  1. (1.School of Computer Science,Fudan University,Shanghai 201203,China; 2.Shanghai Key Laboratory of Data Science,Shanghai 201203,China)
  • Received:2016-05-31 Online:2017-05-15 Published:2017-05-15

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。

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

Abstract:

According to the passenger movement pattern and the hot pick-up and drop-off areas extracted from taxi driving passenger data,this paper proposes a functions discovery method of taxi hot areas.Firstly,it uses taxi driving data clustering algorithm based on the temporal and spatial characteristics of traffic data to realize hot region division.Then,the passengers travel character discovery model of passengers in hot region based on Latent Dirichlet Allocation(LDA) is built to realize clustering hot taxi region with similar passenger travel mode.Finally,by summarizing the specific function of each area,it can find the relationship between area function and passenger movement patterns at different period of passenger flow.The experimental results show the method can effectively discovery the function characteristics of hot areas.

Key words: temporal and spatial characteristics, area function, hot area discovery, topic model, passenger travle mode

中图分类号: