公开(公告)号：CN117454208A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311327161.7

申请日：2023-10-13

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 昌锡铭 ,  孙会君 ,  杨欣 ,  刘天宇 ,  吴建军 ,  闫学东 ,  尹浩东 ,  屈云超

IPC: G06F18/23213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的共享单车出行网络社团挖掘方法。该方法包括：对指定区域内的路网数据信息、共享单车数据信息和用户的出行数据进行分析统计，构建交通出行网络；对共享单车出行网络中用户的出行特征进行定量化描述，将用户出行量化指标作为图神经网络模型的网络度量指标，构建图神经网络模型；基于图神经网络模型用ClusterNet算法进行社团聚类分析，挖掘社区结构。本发明方法根据不同时间段构建动态出行网络，分析不同阶段出行需求的时空分布。利用空间统计和复杂网络方法构建指标来量化出行特征，从而清晰地了解不同时期用户出行模式的变化，动态挖掘出行网络中的社团结构。