[发明专利]基于时空数据挖掘的地铁乘客分类方法

权利要求书

1.一种基于时空数据挖掘的地铁乘客分类方法，其特征在于，包括步骤：

S1、基础数据计算，包括智能卡有效统计和站点间相似度计算；

S2、数据预处理：

S21、过滤缺失字段的交易记录；

S22、将所述智能卡过滤处理后的所有交易记录按时间排序，并计算所述智能卡中的每一乘车记录；

S23、计算每一所述智能卡的总刷卡天数；

S24、将S22、S23中数据结果汇总；

S25、对每一所述智能卡执行步骤S21-S24，直到全部所述智能卡均被处理；

S26、对输出结果进行统计，计算乘车天数概率分布；

S3、乘客分类：

S31、提取每一所述智能卡的所述交易记录；

S32、判断刷卡天数是否小于阈值，是则输出类别1：极少出行乘客，转向S36；否则执行S33；

S33、利用基于时间的用户出行规律算法Tm-ODCluster，计算最密集的时间段Sm和时间密集概率Pt，并判断是否时间规律，是则为时间规律，转向S34，否则转向S35；

S34、在所述时间段Sm内，利用基于空间的用户出行规律算法Sp-ODCluster，判断出行地点是否规律，是则输出类别4：时间和空间规律性乘客，否则输出类别2：单时间规律性乘客；之后转向S36；

S35、利用所述基于空间的用户出行规律算法Sp-ODCluster，判断全天时间内出行地点是否规律，是则输出类别3：单空间规律性乘客，否则输出类别5：时间和空间均不规律乘客；

S36、判断全部所述智能卡是否均被处理，是则转向S37，否则转向S31；

S37、乘客分类结束。

2.根据权利要求1所述的地铁乘客分类方法，其特征在于，所述基础数据包括智能卡交易表、地铁终端表、地铁线路表；

所述智能卡交易表包括CardID、TrmnlID、TrnsctTime、TrnsctyType；其中，所述CardID为智能卡的唯一标识；所述TrmnlID为地铁站刷卡终端的唯一标示，所述TrnsctTime是刷卡时间，所述TrnsctTime为进出站类型；

所述地铁线路表包括RouteID、PathInfo、Type；其中，所述routeID为线路名称，所述PathInfo为途径站点，所述Type为线路类型。

3.根据权利要求1所述的地铁乘客分类方法，其特征在于，所述智能卡有效统计为测试前、测试中、测试后智能卡均有交易记录；所述站点间相似度计算为判断站点之间的站点数量小于等于1。

4.根据权利要求1所述的地铁乘客分类方法，其特征在于，所述步骤S22计算所述智能卡中的每一乘车记录为匹配所述乘车记录的起点和终点，所述乘车记录的格式为：进站站名、出站站名、进站时间、出站时间，乘车时间。