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基于轨迹数据的武汉大学学生行为规律分析  
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【英文篇名】 Trajectory-based Activity Pattern Analysis of Wuhan University's Students
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【作者】 杜胜兰; 李枫; 黄长青; 刘子政; 李默颖; 栗法; 王英;
【英文作者】 DU Shenglan; LI Feng; HUANG Changqing; LIU Zizheng; LI Moying; LI Fa; WANG Ying; School of Remote Sensing and Information Science; Wuhan University;
【作者单位】 武汉大学遥感信息工程学院;
【文献出处】 测绘地理信息 , Journal of Geomatics, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 学生轨迹研究; DBSCAN聚类算法; 校园地理信息;
【英文关键词】 student trajectory study; DBSCAN clustering algorithm; campus geographic information;
【摘要】 以武汉大学学生为研究对象,采用DBSCAN聚类算法,对采集到的大量轨迹数据和具体的校园地理背景信息,进行轨迹停留点特征的精确提取。通过大量数据分析,实现武汉大学学生个体与群体行为特征提取。从群体水平来看,武大学生用于学习的时间占比重最大,用于运动、逛街、休闲的时间主要集中在下午或者晚上的空闲时段。同时,该方法对于研究大学生等特定群体的行为特征也具有普适性。
【英文摘要】 In this paper,we take students of Wuhan University as the research object.In order to analyze the behavior characteristics of these students at both individual and population levels,we collect a large amount of raw trajectory data and adopt DBSCAN clustering algorithm combined with the campus geographical background as our new study method.Through a lot of analysis,we may draw a conclusion that Wuhan University's students spend most of their time in studying and they tend to exercise or go shopping in the a...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61172175); 国家大学生创新创业训练计划资助项目(201410486069)
【更新日期】 2017-02-08
【分类号】 G645.5;P228.4
【正文快照】 GPS轨迹分析是基于用户的GPS轨迹进行数据分析、挖掘,从而研究用户的个体性行为特征和群体性行为特征的分析方法[1]。当前研究主要包括对用户的轨迹数据进行聚类分析和关联性研究,发现特征地点的热度、用户的出行规律及用户之间的相关性等,面向群体为社会大众,对大学生这一特定

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