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《华东师范大学》 2018年
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基于公共交通卡大数据的路线推荐研究

王艺霖  
【摘要】:随着公共交通的迅速发展以及公共交通卡的普及,交通卡数据得到爆发式增长。刷卡数据中不但记录着乘客交通缴费信息,还蕴含海量历史出行信息。利用这些历史出行信息可以帮助构建良好的公共交通运行模式。路线推荐作为公共交通的重要组成部分,对市民出行有着重要意义,但传统的路线推荐一般基于代价函数估计的方法生成推荐路线,常与用户行为脱节。如果能够基于市民的历史出行行为,由海量出行记录中发现实际出行路线作为推荐,可以使推荐结果更贴近市民出行的实际情况。本文路线推荐研究基于公共交通卡数据,但数据集合中的公交车刷卡记录不含上下车站点,这为由刷卡数据理解用户出行带来极大的困难。针对交通卡数据的海量、低质特征,本文首先设计基于分布式架构的算法对数据进行预处理;然后提出融合局部信息和全局信息的站点推测算法,用于解决数据缺失问题;最后提出基于历史出行行为的公交路线推荐算法,生成推荐路线。实验基于真实城市交通卡数据集合,证明了本文提出算法的有效性及效率。本文工作主要包括以下几个方面:·交通卡数据预处理算法提出了一种基于公共交通卡大数据的预处理算法,使用分布式架构,对数据进行刷卡记录切分、噪声数据过滤、出行记录时间状态标注,显著提升数据质量。·乘客上下车站点推测算法提出一种融合局部信息和全局信息的站点推测算法,算法综合考虑相邻乘坐中以及相似时段历史出行中乘客上下车站点的空间邻近性,提升站点预测精准度。·基于历史出行行为的路线推荐算法提出一种基于历史出行行为的路线推荐算法,对公共交通卡大数据中乘客历史出行路线进行基于网格划分的提取、分组、过滤等操作,获取推荐路线,使推荐结果更加贴近用户实际出行路线选择。
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.3;TP311.13

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>华东师范大学
相关作者
>王艺霖
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