利用曲面网络检测与分析移动热点
应用统计
2020-06-08 v1 计算几何
计算机与社会
摘要
过去几十年间，采集与存储移动对象数据的能力急剧提升。一个长期存在的难题是如何对大规模移动对象集合进行概括。本文发展了提取与分析热点（即具有相对较高移动活动水平的区位）的方法。我们使用核密度估计（KDE）将大规模移动对象集合转换为平滑连续的曲面，进而提出一种拓扑算法以提取曲面的关键几何特征，包括临界点（峰、坑、关隘）与临界线（山脊线与谷底线）。我们将峰值及其对应山脊线连接，生成概括曲面拓扑结构的曲面网络，并应用图论指标对曲面及其随时间变化进行解析刻画。为说明该方法，我们将技术应用于中国上海采集的出租车数据，发现晚上午、下午及晚间正常活动时段热点空间分布的复杂性增加，而早间当出租车集中于通勤服务时热点空间分布的连通性出现激增。这些结果与该研究区人类活动模式的科学与经验认知相符。
引用
@article{arxiv.2006.03499,
title = {Detecting and Analyzing Mobility Hotspots using Surface Networks},
author = {Yujie Hu and Harvey J Miller and Xiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03499},
year = {2020}
}