18、基于公交智能卡数据的跨区域公交线路频繁出行模式挖掘

基于公交智能卡数据的跨区域公交线路频繁出行模式挖掘

1. 问题定义

一般来说，物体的轨迹是指一系列带有时间戳的位置，代表了一些移动无线设备收集的轨迹。对于公交出行而言，可从公交智能卡数据中获取以下信息：公交卡 ID、公交车 ID、公交线路 ID、乘客上车时间、乘客下车时间、上车车站的 GPS 数据以及下车车站的 GPS 数据。这些数据反映了上下车行为的时空特征。借助公交线路详情，可补充公交乘客经过的车站信息，但到达这些经过车站的时间仍未知。因此，智能卡数据中的轨迹是不完整的。

为清晰定义待解决的问题，首先给出以下概念：
- 公交轨迹（Bus Trajectory） ：公交轨迹是一个二元组 (T, A) = < (b0, t0), b1, …, (bn, t1) > 。其中，T 表示公交站点的顺序序列，即 T = ，b0 为上车车站，bn 为下车车站，其余为乘客经过的车站。A = [t0, t1]，t0 和 t1 分别表示上车和下车时间。
- 公交乘客出行模式（Bus Passenger Trip pattern, BPT pattern） ：出行模式，称为 BPT 模式，是一个二元组 ðP; sÞ，其中 P 表示公交轨迹全部或部分经过的公交站点的顺序序列，s 是 P 经过的时间间隔。
- 公交轨迹与 BPT 模式的包含关系（the inclusion between a bus trajectory and a BPT pattern, ） ：对于任意公交轨迹 (T, A) 和 BPT 模式 ðP; sÞ，当且仅当满足以下条件时，称 (T, A)