出租车载客热点技术研究

王桐; 沈昭晛

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cqvip:通过挖掘北京市出租车历史轨迹数据,分析出租车载客热点区域,从而为空载行驶的出租车司机提供寻客方向.基于大数据平台的历史轨迹数据预处理,按照数据生成时间对出租车历史数据进行排序,提取历史数据中的所有乘客上车地点;使用聚类算法对提取出的上车地点进行聚类分析,提取乘客频繁出现的区域.以出租车寻找乘客为背景,分别采用基于密度的DBSCAN算法和基于距离的K-means算法对载客点进行聚类.采用聚类算法性能评估中的DB内聚指数对两种算法的聚类效果进行评估,结果显示工作日和非工作日DBSCAN算法聚类结果的内聚效果均优于K-means算法.

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来源
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 |2019年第5期|590-594606|共6页
作者
王桐; 沈昭晛;
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作者单位

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计;
关键词
出租车; 轨迹; 载客点; 推荐; 聚类;

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