Resumen

El carsharing es un tipo de servicio de alquiler de coches, mediante el cual los consumidores alquilan coches por períodos cortos de tiempo, a menudo cobrados por horas. El análisis de big data de tráfico urbano es de gran importancia y significado para determinar las ubicaciones de depósitos para el sistema de carsharing. El conjunto de datos de taxi OD (Origen-Destino) es un conjunto de datos típico de tráfico urbano. El volumen de los datos es extremadamente grande, por lo que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos no funcionan bien. En este documento, se ha presentado un método de optimización para determinar las ubicaciones de los depósitos mediante la agrupación de puntos de taxi OD con el algoritmo de agrupación AP (Propagación de Afinidad). Al analizar las características del algoritmo de agrupación AP, se ha optimizado la agrupación AP jerárquicamente basada en la segmentación por región administrativa. Teniendo en cuenta la matriz de similitud dispersa de los puntos de taxi OD, se han adaptado los par

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Compartir coche; Datos masivos de tráfico urbano; Ubicaciones de depósitos; Conjunto de datos de origen-destino de taxis; Algoritmo de agrupamiento de AP; Método de optimización
• Keywords:Car sharing; Urban traffic big data; Depot locations; Taxi OD dataset; AP clustering algorithm; Optimization method