面向事件的轨迹数据建模
文献类型：学位论文
| 作者 | 陈晓 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 裴韬 |
| 关键词 | 事件 生存分析 轨迹挖掘 大数据 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 城市居民的日常活动与出行行为是城市功能运转的核心驱动力。活动与出行之间存在紧密的派生关系：活动需求驱动出行行为，而出行行为则服务于通勤、购物、休闲等活动需求的实现。随着城市功能的持续丰富，居民的活动轨迹日益复杂。理解轨迹中蕴含的活动规律对于优化城市管理、改善公共交通以及促进城市可持续发展具有重要意义。 现有研究可概括为“活动-出行”建模框架，但在方法论上存在些许不足：仅侧重于描述某种单一类型活动特征；缺乏对跨日期及长时序的分析；群体特征计算未能消除数据删失带来的误差等。针对这些不足，本研究提出了面向轨迹语义事件的数据建模框架，基于用户移动轨迹数据，通过融合时空信息、地理语义、用户行为特征及环境上下文，提取具有明确语义含义的人类活动单元，将存在语义关联的活动序列抽象为事件，以揭示人类活动行为模式的内在逻辑，有效描述长时序轨迹中相互关联的活动，并针对轨迹数据中普遍存在的删失情形，借鉴医学统计学的生存分析技术，提出轨迹语义事件处理与分析模型，实现多源数据的量化分析。作为对轨迹语义事件框架的阐释，本研究聚焦于两两活动间的关系组合，基于前驱活动与后继活动的关系，划分三种代表性事件，并选取相关样例加以研究： （1）针对两两活动发生地点相同、类型相同的同质事件，本研究构建单一事件分析模型。本研究运用Kaplan-Meier估计法量化单一事件发生间隔分布，系统分析城市居民的行为规律，并引入混合治愈模型，解析各因素对事件发生的影响程度，揭示用户访问偏好的内在机制。本研究以重游事件为例，针对北京137个旅游景点，进行了长期重游模式的深入探究。研究发现，男性和年长游客更偏好重游，位于市中心或提供综合体验的景点更受重游者青睐。重游比例总体上与景区内POI数量、周边人口密度正相关，而与距市中心距离、住宿类及服务类POI数量则负相关。此外，游客的个人特征、居住地与景区距离等因素，均对重游行为有显著影响。单一事件模型可分析用户某种特定行为的发生状况及其影响因素，为城市管理、交通规划、公共设施配置等提供参考。 （2）针对两两活动发生地点不同、类型相同的竞争事件，本研究设计竞争事件分析模型。本研究利用累积发生函数对比不同种类访问事件，采用Fine-Gray比例风险方法量化单因素对用户选择的影响，使用Beta回归分析相关因素对于事件发生率的影响。本研究以重访事件和探索事件为例，利用长期签到数据，定量研究了全国POI访问事件的时空模式。研究发现，探索事件发生率略高于重访事件，且用户对不同类型POI的访问偏好各异，重访事件偏好集中于“公共设施”等类别，而探索事件偏好集中于“美食佳肴”等类别。城市属性如绿地比例、人口密度等显著影响重访事件的发生率，而空气质量、行政级别等显著影响探索事件的发生率。竞争风险模型揭示了用户地点访问行为的复杂模式及其与城市特征的关联，为理解人类行为模式和优化城市资源配置提供了支持。 （3）针对两两活动发生地点不同、类型关联的交替事件，本研究建立交替事件分析模型。本研究利用累积分布函数等分析交替事件组成活动上的时间比例规律，通过方差分析和多重比较分析不同用户群体事件特征差异，并使用K-Means方法进一步挖掘事件的潜在模式。本研究以“工作-社交”交替事件为例，基于北京市驻留网格数据，深入分析了居民日常生活的时空分布。研究发现，不同性别与年龄段人群在工作时长与社交活动上存在显著差异，如女性及年轻群体在六环内加班概率及无社交活动时间概率较高；通过多维度指标聚类分析，将工作地划分为高压型、平衡型、轻松型三类。交替事件分析模型可用于分析相互关联事件的影响，为理解城市居民工作生活平衡与社交行为模式提供了实证依据。 本研究提出的轨迹语义事件分析框架，克服了现有方法在长时序轨迹分析和数据删失处理上的不足，其有效性在三个样例上得以展示。未来研究可探讨更多事件类型，使用更多维度的数据源，以全面揭示城市居民的活动规律，为城市治理提供更多科学决策依据。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 151 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217332]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈晓. 面向事件的轨迹数据建模[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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