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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开一种融合线图和轨迹表征的城市社区发现方法，该方法通过对基于轨迹数据构建的传统城市交通拓扑网络进行一次线图转换，得到一种新型的轨迹关系拓扑图，其中以OD流为节点，以OD流关联关系为边，从而使图结构更好地表达OD流间的关联关系。之后，通过深度学习模型学习得到时空轨迹数据的特征表示向量，并将其作为节点属性融入轨迹关系拓扑图中，再对该图开展兼顾节点属性和拓扑结构的社区发现方法，从而解决传统城市社区发现方法对轨迹高维隐含特征缺乏考虑的问题。本方法在轨迹关系拓扑图中充分利用了线图转换的优势，将丰富的轨迹时空特征信息作为图节点的特征，使得OD对间的隐含关联关系的计算更加准确，社区发现的结果更具合理性。
主权项：1.一种融合线图和轨迹表征的城市社区发现方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：采集车辆的GPS时空轨迹数据，创建轨迹数据集；步骤二：提取所有轨迹的起终点，得到由起终点组成的OD点数据集和由每条轨迹上的起终点组成的数据对的OD对数据集；步骤三：采用三角剖分聚类法对OD点数据集进行聚类，得到若干OD点簇；步骤四：将每个OD点簇抽象为交通拓扑网络中的节点，再根据OD对数据计算OD点簇间的可达关系，若存在可达关系，则为交通拓扑网络中对应的节点添加边，从而构建基于OD点簇和OD对数据集的交通拓扑网络；步骤五：根据图论中线图的概念，交换图的节点和边，建立以OD流为节点、以OD流的起终点所在OD簇为边的轨迹关系拓扑图，同时保留所述交通拓扑网络中边和节点的相关信息；步骤六：基于序列到序列的自编码器模型，采用门控循环单元GRU，提取所有轨迹数据的特征表示向量；对于所述轨迹关系拓扑图中的所有节点，聚合其对应的OD流包含的轨迹特征，得到节点特征；步骤七：采用图卷积聚类社区发现算法，同时考虑轨迹关系拓扑图的节点特征和拓扑结构进行社区发现，得到节点的划分结果，也即OD流轨迹的划分结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种融合线图和轨迹表征的城市社区发现方法
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