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1. 基于轨迹数据的出租车交接班时空分布识别方法

邹复民, 罗思杰, 陈志辉, 廖律超

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (11): 3376-3384. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122004

摘要（293）

HTML （9）

PDF （1483KB）（88）

针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题，提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先，分析出租车停留状态的数据特性后，提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法；然后，对停留点进行聚类，从而得出了潜在的出租车交接班地点；最后，基于出租车交接班事件的判断指标与出租车交接班时间的核密度估计，有效地识别出出租车交接班地点和时间。以福州市4 416辆出租车的轨迹数据为实验样本，共识别出了5 639个交接班地点，这些交接班地点在市民主要工作区域、交通枢纽、商圈以及风景名胜。而识别出的交接班时间主要在凌晨4：00—6：00与傍晚16：00—18：00，与福州市民众出行规律相吻合。实验结果表明，该方法能有效地检测出出租车交接班的时空分布，能为城市的交通资源规划与管理提供合理建议，且使公众打车出行更加便捷，提高了出租车的运行效率，为城市加油站、充电站等汽车相关设施的选址优化提供了参考。

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2. 基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法

钱文逸, 蒋新华, 廖律超, 邹复民

计算机应用 2015, 35 (6): 1659-1662. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.06.1659

摘要（622）

PDF （772KB）（615）

针对现有出租车载客点推荐算法忽略出租车所处上下文的情况,提出了一种基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法。该算法将载客点信息映射到空间网格,通过在出租车司机驾驶行为相似度的计算中引入时间衰减因子,得到与目标出租车司机驾驶行为最相似的邻居集合,基于地点上下文过滤从相似邻居集合中选取感兴趣程度高的载客点推荐给目标出租车。在基于福州市出租车轨迹数据的实验中,时间衰减因子为0.7时,整体推荐效果最佳,同时该算法在邻居集合的不同大小时推荐准确率均优于传统协同过滤推荐算法。结果表明该算法与传统的协同过滤算法相比有更高的推荐准确度。

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3. 基于浮动车数据的道路单向限行状态动态识别

蒋新华朱丹丹廖律超邹复民赖宏图

计算机应用 2013, 33 (06): 1759-1766. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01759

摘要（784）

PDF （853KB）（641）

交通道路的单向限行状态识别可以为社会公众提供及时准确的路网限行信息，提高公众出行效率，提升动态交通信息服务水平。提出了一种基于浮动车数据的道路单向限行状态动态识别算法。该算法首先获取地图线要素信息，并进行空间信息网格对交通道路的投影匹配预处理，实现海量浮动车数据的快速匹配；然后分析各道路的浮动车数据方向信息的统计特性，对其进行双阈值信息过滤和方向信息过滤处理，以动态提取交通道路的单向限行状态信息。经实际路网测试验证，该算法可有效识别道路的单向限行状态信息。

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4. 基于浮动车移动轨迹的新增道路自动发现算法

蒋新华廖律超邹复民

计算机应用 2013, 33 (02): 579-582. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00579

摘要（1111）

PDF （632KB）（407）

为了实现电子地图数据的动态更新，以支持日新月异的交通路网的地理信息服务，提出一种基于浮动车技术的新增道路自动发现算法。系统实时计算大规模浮动车数据移动轨迹，并与现有图层进行图像配准以提取疑似新增道路集，进而通过筛选过滤算法对数据集进行数据清洗，并自动地生成包含其位置和长度等信息的疑似新增道路报表及其临时图层。实验结果表明，该算法可快捷地自动发现新增道路，新增道路最快发现时间小于5min,是解决目前交通道路图层更新滞后问题的一种有效方法。