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2021, v.28;No.147(03) 72-79

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网约车数据挖掘的全流程方法研究
A Whole Process Method for Data Mining of Online Car Hailing Data

何小波;罗跃;金贤锋;刘贤;张海鹏;

摘要(Abstract):

网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义。由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数据纠偏和数据压缩预处理技术,改善数据质量、减少数据体量;根据数据特点和轨迹数据时空分析共性特点,设计适宜的数据库结构,进一步提升数据查询及分析效率;再通过总结轨迹数据时空分析方法,采用核密度分析、空间聚类和统计分析,实现OD分析、车速分析和车流量分析,并通过开源时空大数据可视化库进行分析成果的展示。最后以重庆中心城区3个月的网约车数据为例进行验证,分析结果表明该方案具有一定适用性和可操作性。

关键词(KeyWords): 网约车;轨迹数据;数据挖掘;出行特征

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发计划(2018YFB0505400);; 社会民生类重点研发项目(cstc2018jscx-mszdX0067)

作者(Author): 何小波;罗跃;金贤锋;刘贤;张海鹏;

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DOI:

参考文献(References):

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