公开(公告)号：CN115809279A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211218949.X

申请日：2022-10-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张勇 ,  王铭 ,  杨轶圣 ,  朴星霖 ,  尹宝才

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/29 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提出一种基于半监督超图聚类的个体出行模式分析方法，用于解决现有技术没有考虑到乘客出行之间复杂的关联关系以及实际应用中交通出行数据的难以标记，进而无法准确挖掘出具有相似出行行为的个体。本方法首先根据公共交通出行链数据从多个维度提取乘客出行行为特征，利用根据出行行为特征构建超图来表示乘客之间复杂的高阶关联关系。其次提出卷积融合模块自适应地融合乘客自身的出行信息和乘客之间的关联结构信息。然后将融合后的特征表示执行聚类，从而识别出行模式。最后，为了提升聚类的性能，采用半监督学习，通过少量监督信息达到更好的聚类效果。本方法在北京市公共交通数据上能够挖掘出具有相似出行模式的乘客。