ABSTRACT Urban hotspots avser regioner där blomstrande köpcentra ligger, resevolymen är mycket stor, och det finns hög trafik. Bildandet av hotspots är starkt korrelerat med många drag, d.v.s. tid, rum, och fördelningen av intressanta punkter; men de flesta studier har använt kvalitativa analyser för att beskriva relevansen av dessa egenskaper, och det finns en brist på kvantitativa analyser. Därför föreslår vi konceptet och en modell av attraktionskraftindex för en hotspot som används för att kvantifiera spatio-temporal fördelning av hotspots och bestämma graden av attraktivitet för de boende. Dessutom är en ny algoritm för hotspot likhet utformad och implementeras för att förbättra effektiviteten av att sammanfatta hotspot data, som vanligtvis utförs manuellt. Vi minerar data och bestämmer olika hotspots med hjälp av en veckas GPS-bana data som samlats in från 6599 taxibilar i Kunming. Dessutom beräknar vi attraktionskraftindex för hotspots och visualiserar deras egenskaper. Forskningsresultaten utgör en vetenskaplig grund och referens för offentlig infrastrukturplanering, utvärdering av markvärden, planering av lagringsplatser, konsumtionsrekommendationer och andra tillämpningar.
Cai m.fl. REF genomförde en ny algoritm av hotspot likhet för att förbättra effektiviteten av att sammanfatta hotspot data, som användes för att kvantifiera spatio-temporal fördelning av hotspots och bestämma graden av attraktivitet för de boende.
Design and Application of an Attractiveness Index for Urban Hotspots Based on GPS Trajectory Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}