出租车轨迹数据挖掘进展

P208; 大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步.随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题.通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义.本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状.随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势.最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向....

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Bibliographic Details
Published inCe hui xue bao Vol. 48; no. 11; pp. 1341 - 1356
Main Authors 吴华意, 黄蕊, 游兰, 向隆刚
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.11.2019
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430072%湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉,430062
Subjects
Big Data
Data analysis
Data mining
Data processing
Environmental management
Environmental protection
Machine learning
Network analysis
Social conditions
Spatial analysis
Traffic information
Traffic management
Traffic planning
Trajectory analysis
Urban planning
Urban structures
综述
轨迹数据
数据挖掘
出租车轨迹
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ISSN1001-1595
1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2019.20190210

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Summary:P208; 大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步.随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题.通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义.本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状.随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势.最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向.
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
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content type line 14
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2019.20190210