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基于Labeled-LDA模型的居民群体分类与出行特征分析 被引量：2
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作者 王长硕 蒲英霞 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第11期17-24,共8页
如何使用海量社交媒体数据分析城市居民日常行为特征成为国内外学者广泛关注的问题。城市居民在不同时空间扮演的社会角色的不同将导致其出行行为特征随之变化,为此构建居民出行活动模式模型表征居民出行行为,引入自然语言处理领域内的... 如何使用海量社交媒体数据分析城市居民日常行为特征成为国内外学者广泛关注的问题。城市居民在不同时空间扮演的社会角色的不同将导致其出行行为特征随之变化,为此构建居民出行活动模式模型表征居民出行行为,引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布模型Labeled-LDA完成群体分类,分析居民群体的出行行为特征,并讨论个体出行行为的不确定性。使用波士顿海量Twitter签到数据的实验表明,该方法能够有效区分典型的城市居民群体,并为居民在不同时空间表现出的不同出行行为特征提供概率解释。 展开更多
关键词 居民出行行为 标签狄利克雷分布(Labeled-LDA) 社交媒体大数据 移动模式
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