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基于电动自行车数据的用户行为分析

作者:王雨楠; 吉宏梅; 胡静 沈阳理工大学信息科学与工程学院
速度   聚类   数据挖掘   行为分析  

摘要:随着获取轨迹数据信息越来越方便,实时记录用户的速度成为可能,近年来,电动自行车行业迅速发展,很大程度上改善了居民出行条件,提高了出行效率。但超速行驶给社会治安带来了一定的问题,为了更好的了解用户的行为习惯。本文基于电动自行车数据提取用户多个时刻的速度,建立并实现了基于分层模型的用户行驶速度的挖掘算法。为分析用户在不同时段的速度规律,采用速度偏好矩阵建立用户的日程速度行为,并提出一种度量用户日程速度行为相似性的方法,在此基础上建立基于密度的用户聚类模型,采用DB Index确定最优聚类类别。实验表明模型可有效地区分用户行为规律,为交管部门对交通的管理提供部分信息。

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