出行链分析

出行链分析主要从移动熵、空间多样性、回旋半径、聚类时序类别分布、聚类时长分布、聚类停留地分布进行特征的训练和识别,最终获得人在空间上的移动及分布特征。

  1. 熵:热力学中表征物质状态的参量之一,其物理意义是体系混乱程度的度量;
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    出行链分析_第1张图片
    ln是以常量e(e=2.718281828…)为底数的自然对数
    lg是以10为底数的对数。
  2. 移动熵
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  3. 空间多样性
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    N为用户a的地点个数。
    4-7 .
    出行链分析_第4张图片
    8.回旋半径的意义?
    9.聚类实现的过程

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