Abstract Data mining och statistisk inlärningsteknik är kraftfulla analysverktyg som ännu inte har införlivats inom området urbana studier och transportforskning. I detta arbete analyserar vi en aktivitetsbaserad reseundersökning som genomförs i Chicagos storstadsområde över ett demografiskt representativt urval av dess befolkning. Detaljerade uppgifter om verksamheten efter tid på dygnet samlades in från mer än 30 000 personer (och 10 552 hushåll) som deltog i en 1-dagars- eller 2-dagarsundersökning som genomfördes från januari 2007 till februari 2008. Vi undersöker dessa storskaliga data för att utforska tre kritiska frågor: 1) den inneboende dagliga aktivitetsstrukturen hos individer i ett storstadsområde, 2) variationen av enskilda dagliga aktiviteter-hur de växer och bleknar över tiden, och 3) kluster av individuella beteenden och avslöjandet av deras relaterade socio-demografiska information. Vi finner att befolkningen kan delas in i 8 och 7 representativa grupper enligt deras aktiviteter under vardagar respektive helger. Våra resultat berikar de traditionella uppdelningarna bestående av endast tre grupper (arbetare, studenter och icke-arbetare) och ger kluster baserade på aktiviteter av olika tid på dygnet. De kluster som skapas i kombination med social demografisk information ger ett nytt perspektiv för stadsplanering och transportplanering samt för akuta insatser och spridningsdynamik, genom att ta itu med när, var och hur individer interagerar med platser i storstadsområden.
REF fann att populationen kan grupperas i flera representativa grupper baserade på olika aktivitetstyper.
Clustering daily patterns of human activities in the city
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}