【摘 要】
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手机信令数据（Mobile Phone Data, MPD）在个人出行链及轨迹获取中具有非常重要的作用，而由于MPD定位方式的局限性，不能直接得出准确的出行路径。提出一种由三部分组成的出行链提取模型，首先对初始MPD进行过滤和清洗，接着采用改进的时空聚类算法，基于城市交通综合网络数据，提取出行链每段路径的候选集，采用道路相似度算法获取候选集中与出行链对应OD对间手机信令数据点列相似度最高的路径作为
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41571375）；
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手机信令数据（Mobile Phone Data, MPD）在个人出行链及轨迹获取中具有非常重要的作用，而由于MPD定位方式的局限性，不能直接得出准确的出行路径。提出一种由三部分组成的出行链提取模型，首先对初始MPD进行过滤和清洗，接着采用改进的时空聚类算法，基于城市交通综合网络数据，提取出行链每段路径的候选集，采用道路相似度算法获取候选集中与出行链对应OD对间手机信令数据点列相似度最高的路径作为该段出行的路径，最后将出行链的路径融合，获取该用户当日的出行路径。实验表明，提出的路径提取模型可以根据手机信令数据提取准确的用户出行路径，对疫情下的人员出行轨迹精确获取、交通量发生情况及预测等具有重要意义。
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