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面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。 相似文献
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提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。 相似文献
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《兵团教育学院学报》2012,(1):4-4
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