【摘 要】
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目前起讫点(origin-destination,OD)挖掘方法普遍存在无法并行分析多条线路、低效率、预测率不足的问题。考虑到Hive在海量数据上的查询性能优势,基于Hive实现了OD挖掘,克服
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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天津市科技计划(14ZCDGSF00124),天津市自然科学基金(16JCYBJC15600)
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目前起讫点(origin-destination,OD)挖掘方法普遍存在无法并行分析多条线路、低效率、预测率不足的问题。考虑到Hive在海量数据上的查询性能优势,基于Hive实现了OD挖掘,克服了上述问题。基于时间阈值匹配上车站点,失配记录基于站点上客数再次匹配。基于表连接的出行链算法预测下车站点,预测失败的记录基于概率进行两次预测。以石家庄2018年1月1日—2018年3月27日的IC卡刷卡数据和调度数据进行OD挖掘,在清洗后的11 312 505条出行记录中挖掘出11 270 037条OD记录,预测率
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