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J-GLOBAL ID：201702289203302463   整理番号：17A1934156

多源旅行データに基づく住民行動パターン解析手法【JST・京大機械翻訳】

Resident behavior model analysis method based on multi-source travel data

著者 (3件)： Xu Xiaowei (中国科学院計算机网絡信息中心大数据技術与応用発展部,北京100190;中国科学院大学,北京100049) ,  Du Yi (中国科学院計算机网絡信息中心大数据技術与応用発展部,北京,100190) ,  Zhou Yuanchun (中国科学院計算机网絡信息中心大数据技術与応用発展部,北京,100190)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 8  ページ： 2362-2367  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インテリジェント交通カードデータのマイニングと分析は都市交通建設と都市管理に対して強力なサポートを提供できるが、既存の研究データはほとんどがバスと地下鉄の両方のデータを含んでおり、主に群体性マクロ旅行ルールに注目されている。この問題に対して、ある都市交通カードのデータを例として、このデータは都市住民が日常的にバス、地下鉄、タクシーなどの多源データを含み、まずチェーンの概念を提出し、住民の旅行行為をモデリングし、これに基づいて異なる次元の周期性旅行特徴を提供した。次に,最も一般的な部分列に基づく空間的特徴抽出法を提案し,都市住民の旅行規則をクラスタ化した;そして,それらの間の関係を分析するために,クラスタ分析を行った。最後に,ルールの定義により,5つの評価指標を用いて,この方法の有効性を予備的に検証した。結果により、この方法を導入したクラスタリングアルゴリズムは、クラスタリング結果に対して6.8%の効果があり、住民の行動パターンを発見するのに有利であることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  タクシー ,  *旅行 ,  *住民 ,  クラスタ分析 ,  都市交通 ,  特徴抽出 ,  モデリング ,  群体 ,  チェーン
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  評価指標 ,  周期性 ,  都市生活者 ,  *行動パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： smart traffic card ,  multi-source data ,  sequence matching ,  clustering analysis ,  spatio-temporal data mining

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 旅行 ,  住民行動 ,  解析手法