【摘 要】
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出租车轨迹是蕴含着居民出行行为的地理时空大数据,从出租车轨迹数据中挖掘居民出行的热点区域和移动模式对于城市规划、交通管理等具有重要意义。针对现有热点区域挖掘方法
【机 构】
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重庆大学计算机学院,信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室（重庆大学）,重庆城市综合交通枢纽开发投资有限公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2015AA0153080);国家自然科学基金计划项目(61203135);重庆市应用开发计划重点项目(cstc2014yykf B30003);中国博士后科学基金特别资助项目(2014T70852);重庆博士后科研项目(XM201305)
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出租车轨迹是蕴含着居民出行行为的地理时空大数据,从出租车轨迹数据中挖掘居民出行的热点区域和移动模式对于城市规划、交通管理等具有重要意义。针对现有热点区域挖掘方法在面对大规模轨迹数据时存在的伸缩性差、计算效率低等问题,提出一种基于网格密度的GScan聚类算法。该算法首先将轨迹空间划分成网格单元,并设定网格单元的密度阈值;然后将轨迹点映射到网格单元,基于密度阈值提取热点网格单元;通过合并可达热点网格单元发现城市的热点区域。以重庆市出租车轨迹载客/卸客点进行实例分析,给出网格单元大小和密度阈值2个参数的设定方法,得到重庆市主城区居民出租车出行热点区域的时空分布,进而分析重庆市居民出行行为。
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