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丰富的居民出行行为信息对挖掘城市热点区域以及居民出行模式有很大的帮助,并且对更好地满足居民出行需求也有一定的启示作用.最新的相关研究主要聚焦于城市中区域之间的空间移动模式,但并不能识别移动模式发生的时间以及持续的时长.针对这一问题,提出具有时空特性的区域移动模式挖掘算法STMPZ(Spatio-Temporal based Movement Patterns between Zones).该算法在DBSCAN(Density-based Spatial Clustering of Applications