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时空大数据分析在人群聚集统计中的应用

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分析移动通信时空大数据可以得到城市居民的出行情况和活动规律,从而为城市交通措施优化提供数据支持和科学依据.该模型首先清洗原始通信数据,并对已清洗的数据做必要转换.然后使用kmeans聚集算法和邓恩指数来计算最佳聚类区域,并结合实际逻辑判断,标识出人群的驻留或途经状态.最后利用Hadoop中的MapReduce和Hive组件对数据进行分析汇总,针对应用场景得到相应的人群聚集模型并以可视化的方式呈现出来.
Application of spatiotemporal big data analysis in crowd gathering statistics

郑晓东、郑业爽、宋思琪

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三峡大学科技学院机械电气学部,湖北 宜昌 443002

湖北九感科技有限公司研发部

人群聚集 时空大数据 kmeans算法 邓恩指数 MapReduce Hive

2021年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目宜昌市2019年应用基础研究项目

B2021423A19-302-14

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.04.014

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(4)
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