關鍵詞：時空特征 軌跡數據 poi 聚類分析 泰森多邊形 

摘要：為了有效提取城市居民出行特征,結合出租車軌跡數據和POI數據,以上海市為研究區域,采用一種基于DBSCAN和K-means的混合聚類模型對上海市POI數據進行空間聚類分析,計算出區域集聚和中心后,引入泰森多邊形(Voronoi圖)的概念,將城市劃分為多個人群聚集區域;通過對軌跡數據的分析,挖掘居民出行的時空特征,并對其成因做出了簡要的分析。實驗結果表明:居民出行特征具有明顯的隨時間變化的規律,各區域的出行高峰時間基本一致;居民出行特征在空間上呈現出明顯的距離衰減效應,區域間距離越遠,交互強度越弱。

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