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参选城市数据师:康朝贵

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2017-02-02

阅读数:611

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点击上图查看《2016全国十大城市数据师个人贡献奖》评选介绍,活动正在进行中,欢迎报名参与,最新截止日期为2月6日。





利用武汉市6000多辆出租车的轨迹数据,通过提取、聚合、分析乘客的出行起讫点,分析不同区块内居民出行行为时空动态,以时间序列聚类分析和空间网络结构度量方法为主要手段,成功总结出武汉市不同区域内的出行需求变化规律,并识别出在多个尺度上武汉市居民出行活动的源-汇区域。通过结合武汉市基础地理信息数据(道路网络、POI等),对出行活动的时空分布模式进行解释,可以为城市设施规划和交通管理提供辅助决策。整个分析系统基于RShiny搭建,后台通过PostgreSQLPostGIS进行出租车轨迹数据的存储、管理和查询。




探索了一套从点、流和网络三个层次解析海量个体时空轨迹活动数据的一般性方法:基于地点分析,通过建立分析单元的活动变化特征曲线,采用时间序列分析方法,解析分析单元的社会经济属性;基于人流衽席,通过建立移动路径的人流量时序变化,推断居民出行活动的类型与目的;基于空间网络分析,识别城市出行交互系统中的枢纽节点、频繁路径、组团结构等。利用手机话单数据、出租车轨迹数据、带有位置标签的社交媒体数据等,在北京、上海、深圳、武汉、南京等我国主要大型城市开展实证研究,深化了对城市居民出行和城市时空间结构的认识。




基于时空矩阵分解的居民移动模式和城市空间结构研究

多源时空活动数据集成方法及城市土地利用探测

基于多源时空活动数据集成的城市土地利用分析

大数据时代计算社会科学的产生、现状与发展前景研究

城市公共交通耦合网络与居民出行分布模式协同演化关联研究


1 Understanding operation behaviors of taxicabs in cities by matrix factorization

作者:Chaogui Kang, Kun Qin


2 Predicting vehicular emissions in high spatial resolution using pervasively measured transportation data and microscopic emissions model

作者:Marguerite Nyhan, Stanislav Sobolevsky, Chaogui Kang, Prudence Robinson, Andrea Corti, Michael Szell, David Streets, Zifeng Lu, Rex Britter, Steven R.H. Barrett, Carlo Ratti


3 Incorporating spatial interaction patterns in classifying and understanding urban land use

作者:Xi Liu, Chaogui Kang, Li Gong, Yu Liu


4  城市手机用户移动轨迹时空熵特征分析

作者:康朝贵, 刘瑜, 邬伦


5 计算社会科学的时空分析理论与方法

作者:秦 昆, 康朝贵


1《城市出租车活动子区探测与分析》


2《Decoupling Spatial Patterns of Taxicabs’ Demand-Supply in Metropolitan Cities》

报告的主要内容:

随着城市的不断发展扩大,空间和资源的服务范围体现出越来明显的局部性,城市居民的出行活动也体现出明显的局部性。利用我国多个大城市的出租车轨迹数据,证实了城市居民出行活动分布的这种特征。


基于矩阵分解技术对多个城市的出租车司机运营行为和乘客出行行为进行分析和可视化,成功提取出城市内部居民出行的强需求区、以及出租车司机的频繁活动子区(即强供给区),并基于此对出租车司机进行归类,最终实现对出租车司机运营效益的定量描述和对比分析,可以为城市交通政策的确定以及城市交通规划管理提供支持。


3《轨迹行为规律建模与分析》

报告的主要内容:

对传统经典空间交互模型和移动出行模型进行泛化改进,包括重力模型的概率化、辐射吸收模型的地域化和轨迹熵的空间近似化,应对海量异源时空轨迹大数据分析建模的挑战。


基于概率论思想,将地理学经典的重力模型扩展为移动行为建模方法,利用手机话单数据、出租车轨迹数据和社交媒体数据验证了模型的有效性;基于规模经济思想,将空间异质性引入辐射吸收模型,扩展了模型的应用场景,利用手机话单数据、出租车轨迹数据和统计调查数据验证了模型的有效性;顾及轨迹数据的时空间精度差异,提出近似熵度量方法,提高了轨迹行为规律定量测度的鲁棒性。



4《经典空间交互建模方法及其改进》







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