【摘 要】
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从出租车GPS轨迹数据中可挖掘出丰富的居民出行规律信息,但数据量的不断增加,对数据挖掘的准确性和效率提出了新的要求。本文以成都市出租车GPS轨迹数据为研究对象,首先对原
【机 构】
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江西理工大学建筑与测绘工程学院,上海数慧系统技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(4156010389)
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从出租车GPS轨迹数据中可挖掘出丰富的居民出行规律信息,但数据量的不断增加,对数据挖掘的准确性和效率提出了新的要求。本文以成都市出租车GPS轨迹数据为研究对象,首先对原始数据进行失真数据剔除、多余字段删除和部分时段数据过滤三方面的预处理,其次进行地图匹配,最后利用Spark大数据处理平台,实现K-Means||算法,分为工作日和休息日的不同时段进行挖掘分析,得到成都市居民出行热点区域及其时空分布特征,并将单机K-Means算法和K-Means||算法的性能进行对比分析,结果表明:相比于单机,K-Means
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