基于語義提取的交通數(shù)據(jù)分析與可視化.pdf

1、出租車上的GPS設(shè)備記錄了大量的交通軌跡數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含了時(shí)空環(huán)境下人們的移動(dòng)模式與規(guī)律，覆蓋范圍廣，可以有效反映城市的交通狀況、人群流向等信息。但是軌跡數(shù)據(jù)往往規(guī)模大，復(fù)雜度高，維度多，而且存在采樣率低、誤差范圍大等問題。如何有效分析海量的復(fù)雜交通數(shù)據(jù)，并從中挖掘出隱藏的有效信息加以利用，是很有挑戰(zhàn)但卻非常有意義的研究問題。本文嘗試結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)對(duì)GPS軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與研究，探索分析城市交通的運(yùn)行模式和規(guī)律。面向潛在商戶的

2、選址需求，本文通過對(duì)交通數(shù)據(jù)的分析與交互可視化，輔助潛在經(jīng)商用戶選擇具有良好特性的區(qū)域經(jīng)營店鋪。
　　論文的主要工作如下:
　　(1)主題模型的建立與應(yīng)用:本文基于GPS出租車軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)造了潛在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation，LDA)主題模型，將主題信息與交通數(shù)據(jù)中的交通訪問量屬性信息相結(jié)合，選出具有代表性的候選區(qū)域。
　　(2)基于語義分析的交通流可視化:生成候選區(qū)域間的交通

3、流圖，幫助用戶掌握區(qū)域分布的同時(shí)理解出租車的運(yùn)行規(guī)律。分別從時(shí)間、空間、興趣點(diǎn)三個(gè)角度研究模型中主題的分布規(guī)律與語義，幫助用戶結(jié)合主題語義對(duì)城市中各個(gè)區(qū)域特征有深層次的理解。此外，允許用戶探索交通流中軌跡與各個(gè)主題的相關(guān)度，了解軌跡的類型與模式。
　　(3)面向用戶探索的候選區(qū)域?qū)傩钥梢暬?從軌跡數(shù)據(jù)中提取能夠衡量交通狀況的屬性信息，設(shè)計(jì)隱喻的車輪圖標(biāo)來展示候選區(qū)域的多維屬性，用戶可以通過交互探索感興趣區(qū)域的屬性時(shí)間分布，多角度了