城市通勤特征测度的方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了城市通勤特征测度的方法、系统、设备及存储介质。涉及数据处理领域，其中，方法根据社交媒体数据确定城市通勤影响因素，然后对城市通勤影响因素进行时空相似度计算，得到通勤位置分布数据，根据通勤位置分布数据计算出过剩通勤率和通勤容量使用率，根据过剩通勤率和通勤容量使用率对城市通勤特征进行测度。通过提取社交媒体数据中与城市通勤相关的时间、空间、属性信息，并对其进行时空相似度计算，使类型复杂、来源多样的社交媒体数据有机统一起来规范化表示城市通勤时空特征，实现自动化数据处理，提高了城市通勤特征测度的效率以及准确度。

【技术实现步骤摘要】
城市通勤特征测度的方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其是涉及城市通勤特征测度的方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
随着我国城市化水平不断提高，其空间结构也被快速重构。在市场化经济和国家政策的影响下，城市内部的职住空间结构发生了深刻的变化，加剧了城市职住空间的分离。同时，职住分离导致了通勤距离和通勤时间的显著增加，从而导致了交通拥堵、环境污染等一系列社会问题。因此需要有效的测算城市居民的职住分布特征和通勤特征，以解决以上问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出城市通勤特征测度方法，能够提取社交媒体数据中与城市通勤相关的时间、空间、属性信息，并对其进行时空规范化表达，使类型复杂、来源多样的社交媒体数据有机统一起来规范化表示城市通勤时空特征，实现自动化数据处理，提高了城市通勤特征测度的效率以及准确度。第一方面，本专利技术的一个实施例提供了：城市通勤特征测度方法，包括：根据社交媒体数据确定城市通勤影响因素；对所述城市通勤影响因素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.城市通勤特征测度方法，其特征在于，包括：/n根据社交媒体数据确定城市通勤影响因素；/n对所述城市通勤影响因素进行时空相似度计算，得到通勤位置分布数据；/n根据所述通勤位置分布数据计算出过剩通勤率和通勤容量使用率；/n根据所述过剩通勤率和通勤容量使用率对城市通勤特征进行测度。/n

【技术特征摘要】
1.城市通勤特征测度方法，其特征在于，包括：
根据社交媒体数据确定城市通勤影响因素；
对所述城市通勤影响因素进行时空相似度计算，得到通勤位置分布数据；
根据所述通勤位置分布数据计算出过剩通勤率和通勤容量使用率；
根据所述过剩通勤率和通勤容量使用率对城市通勤特征进行测度。


2.根据权利要求1所述的城市通勤特征测度方法，其特征在于，所述根据社交媒体数据确定城市通勤影响因素，包括：
通过序列关联算法计算出所述社交媒体数据与通勤影响指标之间的关联程度值，每一通勤影响指标对应其中一关联程度值；
选取所述关联程度值大于预设关联阈值的通勤影响指标，将所述通勤影响指标对应的社交媒体数据作为城市通勤影响因素。


3.根据权利要求2所述的城市通勤特征测度方法，其特征在于，所述通过序列关联算法计算出所述社交媒体数据与通勤影响指标之间的关联程度值，包括：
将所述通勤影响指标作为前件序列，将所述社交媒体数据作为后件序列，通过序列关联算法计算所述前件序列和所述后件序列之间的置信度，将所述置信度作为所述社交媒体数据与通勤影响指标之间的关联程度值。


4.根据权利要求2所述的城市通勤特征测度方法，其特征在于，所述通勤影响指标包括就业指标、混合土地利用指标、交通模式指标、通勤在全部出行中占比指标、职工技能与空间的匹配程度指标、个人特征指标中的一种或多种。


5.根据权利要求1所述的城市通勤特征测度方法，其特征在于，所述对所述城市通勤影响因素进行时空相似度计算，得到通勤位置分布数据，包括：
根据所述城市通勤影响因素构建地理时空信息词库；
根据所述地理时空信息词库构建时空向量和计算所述时空向量之间的时空相似度；
选取时空相似度大于预设相...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢有云，陈仕奇，肖重阳，李松杰，姜先浩，黄正忠，
申请(专利权)人：广东晟腾地信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44