【摘 要】
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In this work, we present a novel approach to estimate the daily commuting behaviors of mobile phone users.We integrate the signaling data of mobile phone with the information from the other resources,
【机 构】
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China Unicom Network Technology Research Institute
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In this work, we present a novel approach to estimate the daily commuting behaviors of mobile phone users.We integrate the signaling data of mobile phone with the information from the other resources, such as bus GPS,public transit IC Card data, especially the level of real-time congestion and the speed benchmark of recommended rout.This method can efficiently increase the prediction accuracy of transportation mode.In order to enhance the performance, the Spark technology is employed to build the big data analysis platform.Based on the supervised machine learning algorithms, we elaborate on the performance evaluation, which proves the validity of our solution.
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