【摘 要】
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为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题
【机 构】
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北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,中国交通通信信息中心交通运输信息化标准研究所,南通市规划设计院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体科学基金(71621001).
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为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采样估计参数.基于调查数据的模型对比研究发现,模型对一般私务辨识性能提升7.7%;基于票务数据的案例研究发现,模型对出发时间预测精度达到90.9%,间接验证了模型的可靠性.主题标注表明,模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的,还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明,出行目的
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