【摘 要】
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随着出租车GPS轨迹信息的不断增多,如何高效的从海量轨迹信息中挖掘出租车乘客出行的时空特征信息,成为数据处理和分析领域的研究热点.研究了K-means算法和Spark平台技术,设
【机 构】
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内蒙古工业大学数据科学与应用学院,内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462070)
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随着出租车GPS轨迹信息的不断增多,如何高效的从海量轨迹信息中挖掘出租车乘客出行的时空特征信息,成为数据处理和分析领域的研究热点.研究了K-means算法和Spark平台技术,设计了基于Spark平台的出租车乘客出行热点区域挖掘方法、出租车使用时间分布特征挖掘方法以及时空特征分析方法,得出了乘客出行繁忙时段与区域的时空规律.实验结果表明:和传统的SPSS软件相比,该方法能够快速地分析出租车乘客出行的时空分布规律.
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