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Assessing the Usability of Georeferenced Tweets for the Extraction of Travel Patterns: A Case Study for Austria and Florida

机译：评估地理推荐的可用性，以提取旅行模式：奥地利和佛罗里达州的案例研究

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An understanding of people's travel behavior is important for a functional design of transportation networks. This paper explores the use of georeferenced tweets for extracting aggregated travel patterns, i.e. describing the routes that people travel on a given day from origin to destination. The focus is on terrestrial long-distance travel, expanding over more than 100km. The study uses georeferenced tweets collected over four weeks for a test region in Austria and one in Florida. It applies selection filters to extract tweets that contain potentially useful information about users moving between different cells of the test regions. Further the mean travel direction for each grid cell is computed for different days and analyzed. The study also explores the use of a space-time permutation model to identify spatio-temporal clusters of tweets and their change over time.
机译：了解人们的旅行行为对于运输网络的功能设计很重要。本文探讨了地理参考推文来提取聚合旅行模式，即描述人们在给定日往目的地的定时旅行的路线。重点是陆地长途旅行，扩大超过100公里。该研究采用了距离奥地利的测试区和佛罗里达州的一个测试区超过四周的地理指教推文。它适用选择过滤器来提取包含有关在测试区域的不同单元格之间移动的潜在有用信息的推文。此外，每个网格电池的平均行进方向用于不同的日子并分析。该研究还探讨了使用时空排列模型来识别推文的时空簇及其随时间的变化。

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