行為軌跡數據高性能時空聚類及社會分析

《行為軌跡數據高性能時空聚類及社會分析》是依託武漢大學，由秦昆擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：行為軌跡數據高性能時空聚類及社會分析
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：秦昆
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

與日俱增的浮動車數據(點)、GPS軌跡數據(線)，及街道網路數據等，將構成蘊含人們行為模式和活動規律的行為軌跡大數據，隱藏著具有強時空相關性的時空聚類模式，並要求進行高性能求解。行為軌跡數據是人類活動的記錄，與社會學密切相關。本項目通過對行為軌跡數進行時空相關性分析，研究其時空聚類特性。將時空相關性統計與譜聚類、密度聚類等方法相結合，提出考慮時空相關性的時空聚類方法，挖掘時空聚類模式(客流熱點區域、計程車接客模式、擁堵模式、出行模式等)。套用並行計算和彈性計算等策略，進行時空聚類方法的高性能求解。進一步結合社會調查數據，分析行為軌跡數據與社會因素(經濟收入、受教育程度、工作狀況等)的關係。本項目研究將為城市交通管理與社會管理提供基礎，將在行為軌跡數據高性能時空聚類及社會分析方面產生創新性成果，並為促進地理信息科學的空間人文社會學、高性能地理計算、時空數據挖掘等方向的學科發展做出基礎貢獻。

結題摘要

行為軌跡大數據中蘊含著具有強時空相關性的時空聚類模式，可以從中挖掘出人們的行為模式和活動規律。行為軌跡大數據的高性能時空聚類與社會分析是地理信息科學領域迫切需要解決的關鍵科學問題。本項目對行為軌跡大數據的時空聚類、高性能求解以及社會分析進行了探討。主要研究成果包括：（1）行為軌跡時空聚類方法：提出了基於數據場和決策圖的軌跡聚類方法、基於時空數據場的軌跡聚類方法、基於時空密度的軌跡聚類方法；（2）基於時空軌跡聚類的套用建模，包括：城市熱點區域提取與分析、城市擁堵區域提取與分析、城市異常軌跡探測與分析；（3）行為軌跡高性能時空聚類：研究了譜聚類算法的時空擴展及並行化方法；（4）行為軌跡的社會分析：研究了社會調查的空間抽樣方法、基於社會調查數據的教育代際流動分析；（5）軌跡大數據時空分析與挖掘平台研發。 項目資助發表學術論文19篇，其中SCI/SSCI論文6篇；獲批軟體著作權2項；培養研究生10名，其中3名取得博士學位，5名取得碩士學位，2名即將畢業。項目投入經費80萬元，支出66.93萬元，各支出與預算基本相符。剩餘經費13.07萬元，剩餘經費計畫用於本項目研究後續支出。本項目的研究成果能為城市交通管理及社會管理等提供輔助信息和決策支持，並為地理信息科學與技術在人文社會學領域的套用奠定基礎。