亚特兰大都会区从 COVID-19 封锁中表现出的通勤行为变化
机器学习
2023-02-28 v1 计算与语言
应用统计
摘要
本文通过考察三个时期——大流行封锁前、期间和之后——的通勤模式，分析佐治亚州亚特兰大都会区与 COVID-19 相关封锁的影响。一项蜂窝手机位置数据集被用于一种新颖的流程中，以从基于密度的带噪声空间聚类应用（DBSCAN）算法推断数千名用户的家庭与工作地点。聚类得到的坐标经过逆地理编码处理，从中提取词嵌入，以基于工作场所名称和兴趣点（POI）映射对每个工作场所的行业进行分类。在所有三个时期内及跨时期分析了从家庭地点到工作地点的通勤频率。讨论了公共卫生与经济因素以解释所观察到的通勤模式变化的潜在原因。
引用
@article{arxiv.2302.13512,
title = {Changes in Commuter Behavior from COVID-19 Lockdowns in the Atlanta Metropolitan Area},
author = {Tejas Santanam and Anthony Trasatti and Hanyu Zhang and Connor Riley and Pascal Van Hentenryck and Ramayya Krishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13512},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 7 figures, 2 tables