【摘 要】
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现有对基于位置的社会网络(LBSN)的研究工作缺乏从宏观角度对传统商业和城市问题的研究.另一方面,目前对交通问题的预测主要依赖于传统的交通流量统计数据.这类数据不具有实
【机 构】
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四川大学计算机学院 成都610065
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现有对基于位置的社会网络(LBSN)的研究工作缺乏从宏观角度对传统商业和城市问题的研究.另一方面,目前对交通问题的预测主要依赖于传统的交通流量统计数据.这类数据不具有实时性且获取难度较大,从而无从发现具有商业价值的拥堵结点.为解决这一问题,做了如下工作:1)提出消费型交通拥堵结点的概念,将更具有商业价值的交通拥堵结点从一般交通拥堵结点中区分开来,并根据Google Map的路况信息与洛杉矶房价数据标注消费型交通拥堵结点;2)研究了洛杉矶城区Foursquare数据,从中提取了4个具有消费性的地点特征:区域签到个数、区域地点个数、邻居熵和区域签到转移对;3)提出了消费型交通拥堵结点发现算法(consumption congestion nodes discovering algorithm,CCNDA),能有效地发现消费型交通拥堵结点;4)使用有监督学习的方法C4.5,KNN和CCNDA对交通情况进行分类,CCNDA相比前2种方法,查准率分别提高了11％,15.5％.
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