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基于對智能交通卡數(shù)據(jù)的挖掘與分析能夠為城市交通建設(shè)和城市管理提供有力支持，但現(xiàn)有研究數(shù)據(jù)大都僅包含公交或地鐵這兩方面數(shù)據(jù)，且主要關(guān)注群體性宏觀出行規(guī)律。針對這一問題，以某城市交通卡數(shù)據(jù)為例，該數(shù)據(jù)包含著城市居民日常出行公交、地鐵、出租車等多源數(shù)據(jù)，首先提出行程鏈的概念對居民出行行為建模，在此基礎(chǔ)上給出不同維度的周期性出行特征；然后提出一種基于最長公共子序列的空間周期性特征提取方法，并對城市居民出行規(guī)律進行聚類分析；最后通過規(guī)則定義5個評價指標(biāo)對該方法的有效性進行初步驗證。結(jié)果表明引入該方法的聚類算法對聚類結(jié)果有6. 8%的效果提升，有利于發(fā)現(xiàn)居民的行為模式。
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