| 网约车数据挖掘的全流程方法研究 |
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| 引用本文： | 何小波,罗跃,金贤锋,刘贤,张海鹏.网约车数据挖掘的全流程方法研究[J].地理信息世界,2021,28(3):72-79. |
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| 作者姓名： | 何小波 罗跃 金贤锋 刘贤 张海鹏 |
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| 作者单位： | 重庆市地理信息和遥感应用中心,重庆 401147;贵州工程应用技术学院,贵州 贵阳 551700 |
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| 摘 要： | 网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义.由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数据纠偏和数据压缩预处理技术,改善数据质量、减少数据体量;根据数据特点和轨迹数据时空分析共性特点,设计适宜的数据库结构,进一步提升数据查询及分析效率;再通过总结轨迹数据时空分析方法,采用核密度分析、空间聚类和统计分析,实现OD分析、车速分析和车流量分析,并通过开源时空大数据可视化库进行分析成果的展示.最后以重庆中心城区3个月的网约车数据为例进行验证,分析结果表明该方案具有一定适用性和可操作性.
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| 关 键 词： | 网约车 轨迹数据 数据挖掘 出行特征 |
A Whole Process Method for Data Mining of Online Car Hailing Data |
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| HE Xiaobo,LUO Yue,JIN Xianfeng,LIU Xian,ZHANG Haipeng.A Whole Process Method for Data Mining of Online Car Hailing Data[J].Geomatics World,2021,28(3):72-79. |
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| Authors: | HE Xiaobo LUO Yue JIN Xianfeng LIU Xian ZHANG Haipeng |
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