基于时空相似性的大规模轨迹数据融合技术

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如何利用大数据技术来支撑地铁路网规划、运营调度、应急管理和公共服务是当前学术界和工业界的研究热点。该文使用集成电路(Integrated Circuit,IC)卡交易记录和手机WiFi信号记录两种不同的数据,提出一种基于时空相似性的设备关联方法来重现乘客的完整轨迹。通过计算IC卡和手机两种不同设备历史轨迹的时空相似性,来关联同一乘客的IC卡和对应的手机。基于这种关联可以融合粗粒度的IC卡轨迹和细粒度的手机站内轨迹,进而重现乘客在地铁网络里的完整轨迹。实验通过对深圳地铁连续两个月智能IC卡刷卡数据和WiFi信号数据进行分析,同时利用最长公共子序列方法,在Spark集群计算了728万张IC卡轨迹数据和4 010万个移动设备轨迹数据的时空相似性。实验结果显示,该方法可以重现20.3万乘客的完整轨迹,足以用来支撑地铁清分和智慧警务等应用。
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