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数据驱动的“身份识别-行为分析-模式挖掘”外地游客旅游行为分析框架
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作者 程岩 朱宁奕 +2 位作者 赵志远 吴升 涂有军 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第2期384-401,共18页
【目的】节假日是区域旅游产业繁荣发展的关键时段,掌握期间外地游客旅游行为特征和模式是提升区域旅游品质的重要途径。受限于感知数据,现有研究缺少基于个体行为的外地游客节假日旅游行为特征及模式分析,也缺少针对性分析框架及方法... 【目的】节假日是区域旅游产业繁荣发展的关键时段,掌握期间外地游客旅游行为特征和模式是提升区域旅游品质的重要途径。受限于感知数据,现有研究缺少基于个体行为的外地游客节假日旅游行为特征及模式分析,也缺少针对性分析框架及方法。【方法】为此,本研究基于匿名化大规模手机位置数据,提出了数据驱动的“身份识别-行为分析-模式挖掘”节假日外地游客行为分析框架,以典型旅游城市厦门市2023年劳动节与端午节期间手机位置数据为基础,分析了外地游客的节假日行为特征与模式。【结果】(1)在劳动节与端午节期间,厦门市外地游客在时间、空间、行为强度及多样性上存在显著差异。劳动节期间更倾向采取“广度探索型”策略,而端午节期间则偏向“深度沉浸型”策略;(2)外地游客行为呈现明显的社会属性异质性:劳动节期间,女性游玩时长超男性10.7%,青年外地游客比老年群体高出33.8%,端午节期间老年外地游客旅行效率比青年群体高34.7%;(3)通过聚类分析识别出漫游体验型、轻松观光型、全域深游型、系统游览型、定点深耕型、效率探索型六类行为模式,其分布具有显著节日偏好:全域深游型、系统游览型、效率探索型集中于劳动节;定点深耕型集中于端午节,体现了路径多样性及节日行为偏好机制。【结论】本研究拓展了基于个体位置数据的外地游客旅游行为分析和模式识别方法,有关方法和分析结论能够深化对游客在节假日行为的理解,为厦门等旅游城市提升旅游服务品质提供科学依据与实践参考。 展开更多
关键词 节假日 外地游客 游客识别 游客行为 旅游行为模式 人群动态 手机位置数据 厦门
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面向个体出行的地铁路径提取与行为模式挖掘
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作者 刘晓磊 邹国建 +4 位作者 段征宇 来逢波 陈卓琪 李振铭 李玮峰 《交通运输工程与信息学报》 2026年第1期15-24,共10页
【背景】随着地铁网络大规模建设与成网运营格局的不断完善,地铁客流量迅速增长,乘客出行需求与模式日益复杂多变,给地铁的运营管理带来新的挑战。【目标】依托手机信令数据连续追踪用户出行轨迹的优势,根据基站布设位置和辐射范围确定... 【背景】随着地铁网络大规模建设与成网运营格局的不断完善,地铁客流量迅速增长,乘客出行需求与模式日益复杂多变,给地铁的运营管理带来新的挑战。【目标】依托手机信令数据连续追踪用户出行轨迹的优势,根据基站布设位置和辐射范围确定地铁站点内产生的信令数据,结合出行活动时间等关键阈值识别单次地铁出行,进而挖掘地铁出行模式,为优化地铁服务提供支撑。【方法】基于地铁网络拓扑模型并结合Dijkstra算法,重构乘客出行路径,进而获得全过程逐日出行数据,并采用两步分类方法挖掘乘客出行行为异质性,根据出行频次将用户分为高频用户和低频用户,从出行时间、空间和路径使用特征等维度提出时间规律性、典型出行、路径混合熵等指标,再使用K-means++聚类算法对高频和低频用户进一步细分。【数据】上海市2019年5月共包含448万名地铁用户产生的4亿条手机信令数据。【结论】提取到383万位用户的3009万次出行,18%的高频用户贡献了67%的出行,而82%的低频用户仅贡献了33%的出行。其中高频用户可分为单一路径依赖型通勤群体、路径选择灵活型通勤群体、非通勤目的日常出行群体3类;低频用户可分为商务出行群体、休闲娱乐出行群体、单日游或过境出行群体3类。研究成果可为优化地铁资源配置、制定精准营销策略以及提升地铁运行管理效率提供依据。 展开更多
关键词 城市交通 路径提取 两步分类 行为模式 手机信令 个体出行
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乡村多功能转型下城乡逆向通勤的典型模式与空间分异规律——以广州市为例
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作者 陈依棋 仝德 +2 位作者 徐珩 戴月尔 潘向向 《地理研究》 北大核心 2026年第2期397-414,共18页
在城乡融合发展的背景下,城乡要素流动加快,催生了“住在城市、职在乡村”的城乡逆向通勤现象。本文以广州市为例,基于手机信令等多源时空数据,利用SVM机器学习算法,构建“功能-角色”分类体系,提炼城乡逆向通勤人群的典型模式和空间分... 在城乡融合发展的背景下,城乡要素流动加快,催生了“住在城市、职在乡村”的城乡逆向通勤现象。本文以广州市为例,基于手机信令等多源时空数据,利用SVM机器学习算法,构建“功能-角色”分类体系,提炼城乡逆向通勤人群的典型模式和空间分异规律。研究发现:(1)广州市城乡逆向通勤群体规模接近35万人/日,约占农村就业的12.30%,城乡逆向通勤逐渐成为一种新的通勤类型。(2)城乡逆向通勤的平均通勤距离较长,但仍具有规避极端通勤的倾向;其流动空间呈现出以近郊和远郊圈层内部流动为主、中心城区流向近郊农村和近郊城市社区流向远郊农村为辅的空间特征,少有远郊城市社区向近郊农村跨圈层流动的情况。(3)乡村产业多功能转型和城市居住舒适性是促成城乡逆向通勤现象的主要原因,通过建立“功能-角色”的分类框架,利用SVM算法识别出五类城乡逆向通勤人群:乡村性消费经营者型、乡村性消费服务者型、工业企业经营者型、工业企业服务者型、公共服务保障型。(4)城乡居住偏好差异凸显公共服务差距,需精准提升乡村公共服务供给质量;乡村转型应以乡村性消费产业为主导,同时推动工业向城市集聚,促进城乡产业协同;针对逆向通勤问题,需优化职住空间配置,实现城乡要素高效流动。研究揭示了城乡人口逆向通勤的新特征规律,对其典型模式和形成原因进行解析,并结合城乡融合发展背景,从职住空间优化、乡村功能转型和公共服务配置三方面提出政策建议。 展开更多
关键词 城乡逆向通勤 乡村多功能性 SVM模型 职住模式 手机信令数据 广州市
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Towards a transformation in urban commuting analysis with high-precision mobile phone signaling data: Identifying commuting characteristics based on individual scale 被引量:1
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作者 Yuhao Yang Mengze Fu +2 位作者 Ruixi Dong Fan Xie Xiaoyan Ren 《Frontiers of Architectural Research》 2025年第2期560-580,共21页
Due to the widespread use of navigational satellites,the ubiquity of mobile phones,and the rapid advancement of mobile communication technologies,high-precision mobile phone signaling data(HMPSD)holds exceptional prom... Due to the widespread use of navigational satellites,the ubiquity of mobile phones,and the rapid advancement of mobile communication technologies,high-precision mobile phone signaling data(HMPSD)holds exceptional promise for discerning fine-grained characteristics of residents'travel behaviors,owing to its superior spatial and temporal resolution.This study focuses on identifying the most consistent commuting patterns of residents in the Qiaoxi District of Shijiazhuang,China,over the course of a month,using these patterns as the basis for transport mode identification.Leveraging the high-precise geographical coordinates of individuals'workplaces and homes,along with actual commuting durations derived from the high-frequency positioning of HMPSD,and comparing these with the predicted commuting durations for four transport modes from a navigational map,we have developed a novel approach for identifying individual transport modes,incorporating time matching,frequency ranking,and speed threshold assessments.This approach swiftly and effectively identifies the commuting modes for each resident—namely,driving,public transportation,walking,bicycling,and electric biking—along with their respective commuting distances and durations.Furthermore,to support urban planning and transportation management efforts,we aggregated individual commuting data—including flows,modes,distances,and durations—at a parcel level.This aggregation method effectively reveals favorable commuting characteristics within the central area of Qiaoxi District,highlights the commuting needs and irrational commuting conditions in peripheral parcels,and informs tailored strategies for adjusting planning layouts and optimizing facility configurations.This study facilitates an in-depth exploration of fine-grained travel patterns through integrated air-land transportation resources,providing new insights and methodologies for refined urban transportation planning and travel management through advanced data applications and identification methods. 展开更多
关键词 mobile phone signaling data Navigation map data Travel mode identification Urban commuting Individuals’stable traffic behavior Parcel-level commuting analysis
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基于手机信令数据的北京市长时间工作现象空间特征分析 被引量:1
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作者 郑成龙 宋辞 陈洁 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第6期1317-1331,共15页
【目的】随着我国城市化进程的深入和市场竞争的加剧,长时间工作已成为普遍的社会问题,对劳动者身心健康与城市可持续发展构成挑战。当前关于城市居民工作活动的研究多依赖问卷调查数据,样本量有限且缺乏针对特大城市长时间工作现象的... 【目的】随着我国城市化进程的深入和市场竞争的加剧,长时间工作已成为普遍的社会问题,对劳动者身心健康与城市可持续发展构成挑战。当前关于城市居民工作活动的研究多依赖问卷调查数据,样本量有限且缺乏针对特大城市长时间工作现象的探究。【方法】本研究基于长时序手机信令数据,提出了一个识别长时间工作者的技术框架,系统分析了2019年11月份北京市长时间工作现象的空间分布特征。【结果】研究发现,北京市长时间工作者(周工作时长≥40 h)占比达47.1%,平均周工作时长48.86 h,其空间分布呈现“多中心集聚”格局,集中于CBD、金融街、中关村及亦庄等就业聚集区。不同性别和年龄群体分异显著:男性平均周工作时长(49.62 h)较女性(48.14 h)高1.5 h;20~29岁男性群体的平均周工作时长(50.68 h)最长,而30~39岁女性群体尽管人数占比最高(22.13%),但其平均周工作时长(47.59 h)反而最低。此外,不同类型就业聚集区的长时间工作特征呈现明显的分异规律:CBD和中关村等区域的长时间工作人数更多,亦庄地区的长时间工作者占比最高(58.0%),而新发地、马驹桥等批发物流基地的工作强度更大(平均周工作时长均超过50 h)。【结论】本研究为深入理解北京市长时间工作现象提供了丰富的实证依据,研究结果为优化劳动时间政策提供了数据支持,对促进城市可持续发展和社会公平具有现实意义。 展开更多
关键词 长时间工作 工作行为 手机信令数据 大数据 数据挖掘 城市可持续发展 空间分析
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虚实空间互动视角下社交媒体对城市旅游时空行为影响研究——以上海市为例 被引量:1
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作者 郭晶 王德 +1 位作者 黄琴诗 陈君南 《国际城市规划》 北大核心 2025年第6期41-54,共14页
社交媒体已成为游客了解和选择旅游目的地的重要信息来源,网红效应增强游客出行意愿的同时,也对城市管理提出了新的挑战。本研究从虚实空间互动的视角出发,基于手机信令和小红书打卡数据,识别上海市网红打卡地的空间分布特征,探讨社交... 社交媒体已成为游客了解和选择旅游目的地的重要信息来源,网红效应增强游客出行意愿的同时,也对城市管理提出了新的挑战。本研究从虚实空间互动的视角出发,基于手机信令和小红书打卡数据,识别上海市网红打卡地的空间分布特征,探讨社交媒体作用下游客行为链的动态演变特征,通过固定效应模型解释社交媒体对旅游行为的影响机制。研究表明:(1)上海网红打卡地的空间分布呈现显著的中心—外围结构,与城市功能区的布局高度契合,不同类型网红地表现出差异化的增长模式。(2)社交媒体的虚拟空间网络热度对游客行为的影响显著,热点推荐效应推动了旅游位置偏好从传统型单一景点游览向复合型综合商服消费空间转变。(3)固定效应模型结果显示,社交媒体热度是影响游客行为的核心因素,旅游服务设施需求呈现出传统与新兴旅游模式的分化特征,社交媒体使用度对游客行为链具有双重作用,高强度使用倾向于形成高频短时的打卡行为模式。本研究揭示了社交媒体推动下城市旅游时空行为的虚实空间互动机制,为城市规划和旅游管理提供了决策参考。 展开更多
关键词 社交媒体 虚实空间互动 网红空间 手机信令 小红书打卡 旅游时空行为
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基于手机信令数据的外来人口时空分布研究——以福州市中心城区为例
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作者 李苗裔 陈潇淇 黄俐 《建筑与文化》 2025年第6期46-48,共3页
精准识别城市外来人口的时间、空间需求特征,是促进其“市民化”的重要手段。研究以福州市中心城区为例,采用手机信令数据,识别福州市市域外来人口,聚焦中心城区内外来人口的职住空间和通勤行为模式,分析其在融入城市生活中所遇到的主... 精准识别城市外来人口的时间、空间需求特征,是促进其“市民化”的重要手段。研究以福州市中心城区为例,采用手机信令数据,识别福州市市域外来人口,聚焦中心城区内外来人口的职住空间和通勤行为模式,分析其在融入城市生活中所遇到的主要问题,提出职住空间优化策略。研究显示:福州市外来人口面临居住边缘化、就业区域单一、外来人口“钟摆式”通勤现象显著等问题。针对这些问题,文章从公共服务和住房供应、就业岗位供给以及公共交通三个方面提出规划策略。 展开更多
关键词 城市外来人口 手机信令数据 职住平衡 通勤行为
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数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析 被引量:27
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作者 黄文彬 吴家辉 +1 位作者 徐山川 王军 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2016年第7期14-20,40,共8页
随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国... 随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括:移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。 展开更多
关键词 移动数据挖掘 移动用户行为分析 用户行为模式挖掘
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基于手机信令数据的上海市不同住宅区居民就业空间研究 被引量:41
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作者 王德 李丹 傅英姿 《地理学报》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2020年第8期1585-1602,共18页
上海市住宅区地域分布广,住房属性、就业环境与交通环境各异,就业活动空间呈现不同的组织与分布模式。利用2014年手机信令数据识别上海市移动手机用户的居住地和工作地,选取253个典型住宅区为分析样本,将样本住宅区居民就业地核密度分... 上海市住宅区地域分布广,住房属性、就业环境与交通环境各异,就业活动空间呈现不同的组织与分布模式。利用2014年手机信令数据识别上海市移动手机用户的居住地和工作地,选取253个典型住宅区为分析样本,将样本住宅区居民就业地核密度分布、通勤距离—概率分布等可视化方法结合就业地特征量化因子,以综合归纳上海市住宅区就业空间分布模式,分析影响因子及形成机制。研究揭示了上海市住宅区就业空间的几类典型模式,包括单中心、带状、双中心、多中心或分散,以及模式间的过渡类型。在就业空间影响因子方面,就业中心分布与轨道交通线路是主导因子,影响就业空间模式的整体分布;居住区类型特征是次要因子,导致局部就业空间模式变异。研究结论可为上海市空间结构优化布局、产业空间调整、轨道交通建设及住房建设提供参考。 展开更多
关键词 就业空间 空间模式 住宅区 手机信令数据 上海市
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用户日常频繁行为模式挖掘 被引量:5
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作者 史殿习 李寒 +2 位作者 杨若松 莫晓赟 魏菁 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期74-80,共7页
针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上... 针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。 展开更多
关键词 移动数据挖掘 移动感知 行为模式
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基于手机信令数据的城市人群时空行为密度算法研究 被引量:21
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作者 史宜 杨俊宴 《中国园林》 北大核心 2019年第5期102-106,共5页
手机信令数据可以量化反映城市不同地段人群的时空分布状态,具有高取样率和高更新率的特点,对认知城市空间环境与人群行为模式的互动关系具有突出优势。针对手机信令既有处理计算的方法在数据结构和精确性方面的局限,将手机信令数据与... 手机信令数据可以量化反映城市不同地段人群的时空分布状态,具有高取样率和高更新率的特点,对认知城市空间环境与人群行为模式的互动关系具有突出优势。针对手机信令既有处理计算的方法在数据结构和精确性方面的局限,将手机信令数据与城市空间形态数据相关联,提出基于三维活动空间的行为密度计算方法。以上海为案例,分别从时间维度和空间维度对上海公园绿地的手机用户时空分布进行计算,并结合调研实测对计算结果进行检验。结果表明该算法不仅可以实现城市绿地等具体景观地段的时空行为密度计算,同时也提升了中小尺度下基于手机数据进行个体行为密度计算的精确性,对于城市大数据应用于城市景观设计的方法创新具有一定的借鉴作用。 展开更多
关键词 风景园林 行为密度 手机信令数据 大数据
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基于信令数据的人流时空分布和移动模式研究 被引量:7
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作者 黄建华 孟伟强 吴飞霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期53-63,共11页
针对采用手机信令数据研究移动模式存在的数据稀疏、分布不均和信号漂移异常等问题,提出从数据量和数据分布两个层面解决数据稀疏和分布不均匀的数据预处理方法;提出基于主活动区域的人流时空分布算法来解决现有研究在考虑时段差异上的... 针对采用手机信令数据研究移动模式存在的数据稀疏、分布不均和信号漂移异常等问题,提出从数据量和数据分布两个层面解决数据稀疏和分布不均匀的数据预处理方法;提出基于主活动区域的人流时空分布算法来解决现有研究在考虑时段差异上的不足,并以上海市为例,对比分析了不同功能区在工作日和周末的人流时空分布规律;深入分析基于居住地的人类日常移动模式,提出了基于时空的栅格停留点抽取算法。实验结果表明该算法可以更准确地抽取出对用户有特殊意义的停留点,获取更简洁明了的用户移动模式。 展开更多
关键词 手机信令数据 时空分布 移动模式
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基于手机信令和网络游记数据的游客时空行为分析--以上海迪士尼乐园外地游客为例 被引量:15
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作者 郭旸 胡雅静 林玥 《旅游论坛》 2020年第1期13-22,共10页
文章以上海迪士尼乐园外地游客的时空行为作为研究对象,将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中,主要运用手机信令数据加以分析,同时选用网络游记数据加以辅助验证,补充描述旅游者的时空行为特征。文章采用运营商信令数据和UGC网络... 文章以上海迪士尼乐园外地游客的时空行为作为研究对象,将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中,主要运用手机信令数据加以分析,同时选用网络游记数据加以辅助验证,补充描述旅游者的时空行为特征。文章采用运营商信令数据和UGC网络文本数据结合分析的方法,试图在数据使用方法方面进行创新。通过时空路径方法和时空行为的可视化分析,研究结果发现:外地游客的自主性和灵活性较强,主要表现为短期自由行特征。游客离开迪士尼乐园后选择的游览景点分布不均匀,旅游者轨迹点的整体分布具有中心城区分布密集、城郊分布稀疏的特点;迪士尼对周边景点的旅游带动效果较弱。外地来沪游览迪士尼的游客对旅游目的地选择非常明确,游览空间结构主要表现为单一目的地型的线性旅游结构;旅游者对于其他旅游景点的选择更偏向于休闲旅游产品。游客的时空行为特点和行为模式特征,与旅游者来自的客源地、旅游停留时间、景点开放时间、旅游者同伴类型等因素具有不同程度的关联。 展开更多
关键词 旅游者轨迹 时空行为 手机信令数据 网络游记数据
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基于手机信令数据的城市居民出行特征季节性差异分析 被引量:4
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作者 邓红星 韩树鑫 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第9期202-210,共9页
结合实例对城市居民出行手机信令数据进行初期处理,在对比分析夏冬两季居民出行手机信令数据的基础上,对研究区域数据进行时间序列分析、聚类和空间自相关性指数分析,对两季节出行特征进行对比分析。研究结果表明:在时间和空间分布上,... 结合实例对城市居民出行手机信令数据进行初期处理,在对比分析夏冬两季居民出行手机信令数据的基础上,对研究区域数据进行时间序列分析、聚类和空间自相关性指数分析,对两季节出行特征进行对比分析。研究结果表明:在时间和空间分布上,居民出行特征呈现时间滞后互相关性和自相关性,在出行强度上受气候、人文等各方面因素影响。基于手机信令数据的城市居民出行特征季节性分析方法对寒地城市交通规划与大数据分析的开展具有参考价值。 展开更多
关键词 手机信令数据 出行特征 季节性差异
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基于手机信令数据的高速公路服务区客流特征研究 被引量:9
15
作者 于泉 孙瑶 《交通运输研究》 2019年第2期60-66,共7页
为了提高我国高速公路服务区的服务水平和质量,建立了服务区客流特征研究体系。首先对手机信令数据进行数据提取、处理及分析,然后从用户职住分布、用户行为轨迹、用户行为特征3个角度对服务区客流特征进行可视化研究和科学分析,并以运... 为了提高我国高速公路服务区的服务水平和质量,建立了服务区客流特征研究体系。首先对手机信令数据进行数据提取、处理及分析,然后从用户职住分布、用户行为轨迹、用户行为特征3个角度对服务区客流特征进行可视化研究和科学分析,并以运营商提供的京沪高速公路马驹桥服务区连续8周的手机信令数据作为该研究体系的实验案例。案例分析结果表明,该服务区服务设施现状水平不能充分满足用户多样化的需求,应针对用户需要合理增设及配置服务设施,提升服务区服务水平;也证明了服务区客流特征研究体系可以有效挖掘服务区现存问题,明确服务区发展方向,能为制定更为完善的服务区改善措施提供决策依据。 展开更多
关键词 高速公路服务区 手机信令数据 用户职住分布 用户行为轨迹 用户行为特征 服务水平
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基于手机位置数据的个体行为规律研究 被引量:1
16
作者 张安勤 田秀霞 张挺 《上海电力学院学报》 CAS 2017年第4期320-324,336,共6页
研究个体在不同时间的行为规律性,以及不同个体行为之间的相似性,可以为个性化推荐以及基于位置的服务提供帮助.从手机的基站位置数据中,通过聚类方法找到参考位置,并根据参考位置,将人们杂乱无章的行为转变为到达和离开的二进制时间序... 研究个体在不同时间的行为规律性,以及不同个体行为之间的相似性,可以为个性化推荐以及基于位置的服务提供帮助.从手机的基站位置数据中,通过聚类方法找到参考位置,并根据参考位置,将人们杂乱无章的行为转变为到达和离开的二进制时间序列.定义二进制时间序列的相似度,利用异或算法检测个体行为模式.在Reality数据集上的实验结果表明,该方法是有效且可靠的. 展开更多
关键词 手机数据 参考位置 异或运算 个体行为模式
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基于居民时空行为的社区日常活动空间测度及活力影响因素研究——以南京市沙洲、南苑街道为例 被引量:52
17
作者 邹思聪 张姗琪 甄峰 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第4期580-596,共17页
新时期人本导向的社区生活圈规划转型关注居民的日常活动对社区空间的利用情况,从而反映出居民对社区公共服务设施的使用需求。但目前研究较少关注不同类型居民的差异化时空行为特征,不能有效应对社区居民的差异化需求。论文结合行为地... 新时期人本导向的社区生活圈规划转型关注居民的日常活动对社区空间的利用情况,从而反映出居民对社区公共服务设施的使用需求。但目前研究较少关注不同类型居民的差异化时空行为特征,不能有效应对社区居民的差异化需求。论文结合行为地理学的理论,利用手机信令数据,基于居民出行活动的频率和密度测度其核心活动空间和弹性活动空间,分析不同类型人群日常活动特征。以南京市沙洲和南苑街道为例,划定不同社区中,青少年、青年、中年和老年群体的日常活动空间,并从日常活动范围和活力的视角分析居民对社区空间利用的基本特征及群体间差异。研究结果表明,居民的日常活动空间表现出层次性、共享性和方向性,且不同年龄群体的日常活动空间存在显著差异;进一步利用相关性检验分析不同群体社区活力的影响因素,提出考虑不同群体活动空间和设施需求的公共服务设施差异化供给策略。研究有助于完善基于居民时空间行为测度社区日常活动空间的方法,丰富对社区居民差异化行为需求的认知。实证研究的结论对基于居民差异化空间和设施需求的社区公共服务设施配置具有一定指导意义。 展开更多
关键词 差异化时空行为 日常活动空间 手机信令 社区规划 南京
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基于移动信令数据的游客行为分析核心算法初探
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作者 许曦 《旅游发展研究》 2017年第2期5-11,共7页
文章结合数学模型及数据挖掘理论,以游客在旅游行程中利用信令数据所产生的海量数据记录(简称XDR数据)为基础,提出了3种对游客旅游特征做描述的核心算法模型,进而利用这三类模型得出的数据,阐述了未来可实现的,诸如景区设施优化... 文章结合数学模型及数据挖掘理论,以游客在旅游行程中利用信令数据所产生的海量数据记录(简称XDR数据)为基础,提出了3种对游客旅游特征做描述的核心算法模型,进而利用这三类模型得出的数据,阐述了未来可实现的,诸如景区设施优化管理、旅游线路分类定制设计、旅游线路评估、旅游热点推介及预警等多项应用前景。 展开更多
关键词 移动信令数据 游客行为分析 核心算法
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上海市典型住宅区生活空间结构模式研究 被引量:11
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作者 傅英姿 王德 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第4期565-579,共15页
随着上海市社会阶层分化与居住空间分异日益明显,不同住宅区的复杂背景和多元属性塑造了多样化的生活空间,折射出不同的生活方式与生活质量。论文选取253个典型住宅区作为研究样本,利用以手机信令数据为主、问卷调查数据为辅的研究方法... 随着上海市社会阶层分化与居住空间分异日益明显,不同住宅区的复杂背景和多元属性塑造了多样化的生活空间,折射出不同的生活方式与生活质量。论文选取253个典型住宅区作为研究样本,利用以手机信令数据为主、问卷调查数据为辅的研究方法,探究上海市典型住宅区的生活空间的结构模式。分析得出典型住宅区生活性活动的范围和边界、主要集聚区和通道。范围和边界主要通过活动的核心区域和稳定区域加以描述,主要集聚区主要为城市的主中心、住宅区最近的副中心及住宅区近距离圈层;通道则为轨道交通线路。根据其特征进行分类和总结,共划分出4个大类、15个小类的住宅区生活空间结构模式。探究典型住宅区的生活空间的结构,对生活圈建设、城市中心体系规划、交通设施建设等规划政策的制定具有现实意义。 展开更多
关键词 生活空间 结构模式 手机信令数据 住宅区 上海市
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基于居民行为周期特征的城市空间研究 被引量:31
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作者 钟炜菁 王德 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第8期1106-1118,共13页
伴随着中国经济社会进入"新常态"的发展阶段,对城市存量空间的研究提出了更加精细化的要求,基于居民行为活动的周期规律对城市空间进行研究,进而提升城市空间的品质日益重要。随着信息通信技术的快速发展,使许多大数据的获取... 伴随着中国经济社会进入"新常态"的发展阶段,对城市存量空间的研究提出了更加精细化的要求,基于居民行为活动的周期规律对城市空间进行研究,进而提升城市空间的品质日益重要。随着信息通信技术的快速发展,使许多大数据的获取成为可能,并由于其低成本、即时、大样本等优势,在城市空间研究方面具有巨大的价值。以上海市中心城区为例,利用手机信令数据,探究居民活动的空间周期变化特征,并基于空间的周期特征曲线,采用相似性传播聚类算法进行空间分类。研究表明,居民活动有平日一日周期和平日加周末二日周期,与人的作息规律相符合。市核心区、城市副中心及主要就业中心,昼夜波动和平日周末活动强度的差异都较为明显。空间分类结果显示,城市活动空间的组织既体现出个体充分的空间能动性,也反映出对土地使用类型以及设施建设、投入程度的耦合性。上海市内环内核心区混合多样的用地模式使得活动区内居民活动内容丰富,周期特征功能区边界模糊。研究成果可为未来的城市空间规划提供指导,为城市空间结构、功能布置、设施布局等优化提供决策支撑和科学依据。 展开更多
关键词 手机信令数据 周期特征 居民行为 空间分类 近邻相似性传播聚类 上海
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