基于多层随机块模型的共享单车网络角色检测
社会与信息网络
2021-08-16 v2 统计理论
适应与自组织系统
物理与社会
应用统计
统计理论
摘要
在城市空间网络中，邻里角色与邻里间交通方式存在相互依赖关系。本文对共享单车网络中的停靠站进行分类，以洞察美国三大城市的人类出行模式。我们提出了新颖的时变随机块模型（SBMs），具有度异质块以及混合或离散块隶属关系，可基于节点的时变活动模式对其进行分类。我们将这些模型应用于（1）检测共享单车停靠站的角色，以及（2）描述一天中站内块间及块间交通状况。我们的模型成功揭示了工作区、居住区及其他区域；它们还揭示了各城市特有的这些区域的活动模式。我们的工作可直接应用于共享单车系统的设计与维护，并可更广泛地应用于具有异质度的时序与多层网络中的社区检测。
引用
@article{arxiv.1908.09440,
title = {Role Detection in Bicycle-Sharing Networks Using Multilayer Stochastic Block Models},
author = {Jane Carlen and Jaume de Dios Pont and Cassidy Mentus and Shyr-Shea Chang and Stephanie Wang and Mason A. Porter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09440},
year = {2021}
}
备注
revised version