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大数据时代的人类移动性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。 相似文献
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轨迹数据挖掘城市应用研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
轨迹数据作为泛在地理信息环境中社会遥感数据的主要表现形式之一,为从个体的视角研究群体的空间移动规律,提供了新的数据支撑和研究思路。特别是在当前的大数据背景下,通过轨迹数据发掘人类的移动规律和活动模式,进而探求蕴含的深层次知识,是解决城市问题的重要途径,轨迹数据挖掘也由此成为地理信息科学及相关学科的研究热点。本文首先阐述了人类移动规律研究常用的轨迹数据集及在该数据集上开展的相关研究和典型应用;然后从城市空间结构功能单元的识别及城市韵律分析、人类活动模式的发现与空间移动行为预测、智能交通的时间估算与异常探测、城市计算的其他4个方面,综述了轨迹数据挖掘在城市中的应用;最后,指出了轨迹数据挖掘面临的挑战和进一步的发展方向。 相似文献
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近年来,国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络(LBSN)发展迅猛,大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹,这些个体行为轨迹数据为我们研究用户行为模式以及探究其内在规律提供了巨大的机会和挑战。然而,LBSN用户的相似性并没有从地理位置以及用户轨迹加以考虑,本文提出了基于格网划分的方式对用户空间出行进行相似性分析,通过用户轨迹建模以及相似序列匹配,探索用户出行轨迹的空间相似性度量方法并评估相似权重,最后通过用户好友关系与相似性权重的比对,证明了该方法的有效性。 相似文献
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语义轨迹是时空轨迹和语义信息融合的产物。除了含有时空信息以外,语义轨迹包括移动对象自身的运动状态（如速度、方向）、环境（如气温、空间拓扑关系）和社交关系（如好友关系、社交活动）等多方面信息。挖掘语义轨迹可以深入地发现个体或群体移动行为的意图、习惯、情感等高阶语义内容,从而深层次发现个体或群体移动行为的模式、关系和规律等。因而,相较于时空轨迹,语义轨迹在语义性、解释性、可行性等方面更符合决策分析应用的实践需求,具有更重要的研究意义和应用价值。本文对语义轨迹挖掘的关键技术进行了综述。首先,介绍语义轨迹的基本概念,并且根据语义元素类型的不同总结了4种常见的定义形式。其次,归纳了语义轨迹建模的基本阶段,包括预处理、轨迹分段和语义富化。由于语义轨迹无法像时空轨迹那样从位置感知设备中采集获得,因此语义轨迹是通过建模技术得到的,主要通过将语义信息和时空轨迹相融合生成相应的语义轨迹。然后,介绍语义轨迹挖掘的主要任务,包括语义轨迹模式挖掘、语义轨迹聚类、语义轨迹分类、语义轨迹异常检测等。针对每一项挖掘任务,介绍了有关的基本原理和相关算法,总结了主要的关键技术和挑战。最后,探讨了语义轨迹挖掘现存的研究难点和未来研究方向。从模型定义、语义标注技术、多源数据建模等方面,讨论了语义轨迹建模的重要研究问题;从语义轨迹数据管理、分类和预测、流式数据挖掘、隐私保护、多粒度挖掘、评价方法等方面,探讨了语义轨迹挖掘的未来研究问题。 相似文献
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构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。 相似文献
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随着信息通讯技术的发展,手机成为人类日常生活不可缺少的一部分,人类活动逐渐从现实空间延伸至网络空间,在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。当前个体出行行为预测建模较少考虑上网行为与出行行为间的关系,本文提出一种融合上网行为特征的手机用户停留行为预测模型,通过时空约束定义手机用户的停留行为,在考虑个体出行行为时空偏好的同时,融合手机用户使用的APP组合、上网流量、上网次数等上网行为特征以及天气信息等外部特征,从时间、空间的角度进行特征交叉,构建从特征到模型均具有高可解释性的手机用户停留行为预测模型。实验证明：本文模型预测准确率为80.31%,且在融合上网行为特征、天气等外部因素后,比仅使用个体出行特征进行手机用户停留行为预测提升了12.08%。 相似文献
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大规模个体移动位置数据的涌现,为在个体移动特征的基础上充分理解群体移动特征、从精细的时空尺度全面理解居民出行行为规律提供了条件,对时空行为、城市、交通等领域的研究以及空间规划的编制与评估、交通需求的分析与预测等领域的实践应用有重要意义。目前,尽管移动位置数据已在城市和交通等研究领域取得了广泛应用,但对其分析仍缺少通用的分析思路和操作便捷的工具软件。为方便相关领域的研究者和从业者使用移动位置数据,提升移动位置数据的应用价值,基于活动空间的概念,选取可表征活动空间外部形态和内在结构的移动性指标,提出了对个体移动位置数据进行定量化描述性分析的方法思路,设计并实现了计算移动性指标的工具软件。通过手机信令、出租车、公交刷卡、公共自行车4种不同类型的常见移动位置数据,展示了工具软件的不同应用场景。 相似文献
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人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤 波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。 相似文献
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三维地学建模的理论与方法在大数据时代该如何发展,是当下这一领域研究人员非常关注的问题。从现代三维地学建模的重要方法——隐式建模的角度,对三维地学建模方法与地质大数据系统的有机集成、以及如何利用大数据技术提高地学建模的效率和质量等问题进行了探讨。初步提出了一套基于地质科学大数据的三维地学建模方法和流程,包括:地质大数据的搜集、主题大数据系统的搭建、地质特征要素的深度挖掘和三维地学模型的动态构建。同时,也指出了大数据背景下高质效三维地学建模的关键在于:研究实现充分顾及地质对象和地质科学大数据特点的地学人工智能、机器学习、数据挖掘及空间推断方法。通过一个典型矿体建模的应用实例对所提方法的可行性进行了验证。 相似文献
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现有基于PIR（Passive InfraRed）传感器数据的人体行为研究主要局限于运动时空分布、聚类等,对行为轨迹的重建和语义特征的解析相对较少,亟需发展新的建模与行为分析方法。本文尝试利用室内区域PIR传感器监测数据进行时空轨迹重构及其所揭示的运动语义特征研究。本文引入几何代数理论方法,构建传感器场景网络,实现了几何代数空间下动态网络的表达与路径计算,分析了人体运动特征及语义特征,建立最小语义单元,实现了空间数据到语义特征的转化,并可对个人和群体运动的空间区域特征和拓扑特征分析提供支撑。论文将传统PIR传感器网络分析从以几何、统计等为主的信号提取,转变为基于几何代数系统中不同类型代数结构的生成与转化问题,为诸如PIR传感网数据分析一类的非确定问题的求解提供了新的思路和数学基础,可为物联网GIS的构建提供借鉴。 相似文献
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本刊编辑部 《地球信息科学学报》2015,17(1):126-126
随着智能移动终端、传感器技术的快速发展,海量的个体移动轨迹数据不断增长,轨迹数据记录了移动物体的时空变化过程,如何从轨迹数据中获取其时空移动规律,发现知识并对未来进行预测,成为当前大数据研究的焦点之一。本刊特围绕"轨迹数据的挖掘"的主题征稿,内容包括但不限于: 相似文献
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人类时空行为是地理学、物理学、规划学、流行病学等多学科共同关注的研究主题。时空GIS面向地理时空数据的建模与分析需求,注重时间与空间的一体化表达,为人类行为特征分析与规律探索提供基础方法支撑。然而,现有时空GIS在人类行为时空过程表达以及人类行为与时空场境交互分析等方面存在不足。本文通过深度融合时间地理学理论,提出一种面向人类行为研究的时空GIS方法,以丰富与完善现有的时空GIS方法体系。在深入解读时间地理学中“情境”、“企划”等核心概念的基础上,本文分别从情境要素存在性动态表达、情境要素相关性动态理解及情境要素变化的动态感知等方面探讨拓展现有时空GIS方法的可行性。 相似文献
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利用终端位置时空转移概率预测通讯基站服务用户规模 总被引：1，自引：0，他引：1
基站服务用户数的预测对通信基站的空间位置选取、通讯服务带宽的配置优化等有重要作用,并为城市公共安全管理方面中的人群聚集预警与群体事件预防提供辅助决策支持。本文利用海量手机轨迹数据,运用时空转移概率定量化描述城市内不同区域间人群流动的时空特性,结合马尔可夫链和贝叶斯定理,构建手机用户群体在基站间的时空转移概率模型,并以此提出一种城市区域尺度上的基站服务用户数预测方法。利用湖北省某城市长达30 d的手机轨迹数据进行模型训练与预测方法验证,实验结果表明：在时间粒度为60 min时,本文提出的方法对8-22时各时段基站服务用户数预测准确率都大于94.8%;在不同时间粒度下对比本文方法、Castro模型、移动平均法,发现在时间粒度大于20 min时,本文方法预测准确率高于另外两种方法。 相似文献
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海量移动对象轨迹数据的涌现促使移动对象数据库成为一个新兴的研究领域。网络空间是人与交通工具移动的主要空间范围,也是移动对象数据库领域最重要的研究空间。网络空间下的移动对象建模是交通科学、社会与城市计算的基础性关键技术。由于受到所依附的地理空间的限制,网络环境下的移动对象数据表达与自由空间相比具有很大的特殊性,面临新的挑战。本文分析了网络空间移动对象建模的基本需求,对20年来,业界提出的各种网络空间移动对象数据模型进行了系统回顾和分类,深入分析了各种网络空间移动对象数据模型的特征、优点与局限性,提出了现阶段网络空间移动对象数据建模需要关注的关键问题,并对未来研究方向进行了展望。 相似文献
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随着大数据和以深度学习为基础的人工智能技术的快速发展,油气藏地质建模逐步从传统的两点地质统计建模、基于目标建模、多点地质统计建模和基于沉积过程建模进入智能地质建模阶段。以深度学习为基础的智能地质建模主要采用对抗生成网络建立三维地质模型,目前这些研究集中在网络结构和算法的完善,特别是对地震和测井等各类数据的条件化,少量研究侧重于样本数据的获取。目前研究中采用的训练样本大多是基于目标或基于沉积过程方法模拟得到的合成数据,为了真正将该技术应用实际地下油气藏,需要更加关注真实样本数据的获取。仅靠深度神经网络这种统计学习方法实现技术突破的难度较大,研发通用的人工智能地质建模器是未来的主要发展方向,其中统计学习与符号学习相结合可能是实现该技术的必经道路。 相似文献
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在传统的河道砂体建模方法中,基于目标建模的方法难以条件化,多点地质统计学难以再现连续河道砂体的形态,导致建模成果难以直接应用于油田生产。深度生成模型通过深度学习,可以生成足够精确的河道砂体模型,能再现复杂的河道砂体形态,很好地满足井点条件,弥补了传统建模算法的不足。在建模过程中,首先基于目标模拟方法与计算机匹配操作建立了20 000个河道砂体模型与对应的条件集,并结合变分自编码（VAE）与生成对抗网络（GAN）的理论,建立深度生成模型,其中包括分类器、编码器、解码器与判别器。将条件数据与真实模型输入深度生成模型中得到对应的河道砂体模型,通过大量的训练建立了可以生成满足井点条件的河道砂体的生成器,最后将井点数据输入生成器中建立相应的河道砂体模型。研究结果表明,深度生成模型建模算法与传统建模算法相比不仅展现出了连续、清晰的河道砂体,并且在给定的条件下可以生成多个河道砂体模型。该建模方法克服了传统河道砂建模方法的不足,为河道砂体储层建模提供了新的解决思路,建立的河道模型可为油田开发提供参考。 相似文献
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个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口... 相似文献
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船舶自动识别系统、船舶远程识别与跟踪系统、卫星导航定位系统、导航雷达、星载雷达等海上目标监控系统互相补充,极大地增加了海上移动目标监控的广度和质量。然而,同一个移动目标在不同系统中具有不同的标识和轨迹,需要进行有效的数据融合,关联多源轨迹数据,建立各系统中移动目标的对应关系,才能形成统一的海上态势,为移动目标跟踪、轨迹数据挖掘等提供支持。本文介绍和总结了海上目标多源轨迹的常见数据源;剖析与比较了可用于移动轨迹数据关联的最近邻、概率数据关联、联合概率数据关联和多假设跟踪4种量测/航迹关联方法,和基于统计方法或模糊数学的2类航迹/航迹关联方法,以及相关工作进展;总结了常见的算法评估方式;最后讨论了现有方法适用场景问题,及其进一步的研究方向。 相似文献
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室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献