基于移动通话数据的城市居民出行兴趣点识别及其实证分析的开题报告

基于移动通话数据的城市居民出行兴趣点识别及其实证分析的开题报告1.研究背景和意义在城市化进程的背景下，城市居民出行日益频繁。而人们出行的目的则主要是为了休闲、娱乐和生活服务等，这些出行兴趣点可以反映城市文化、经济和社会发展水平。因此，深入认识城市居民的出行兴趣点可以为城市规划和经济发展提供重要的参考。近年来，移动通话数据成为了分析城市居民出行的重要数据来源，其具有时空精度高、数据量大等优点。而利用移动通话数据进行城市出行兴趣点识别研究已被广泛关注。因此，本研究旨在基于移动通话数据分析城市居民的出行兴趣点，并从中挖掘出城市文化、经济和社会发展的信息，为城市规划和经济发展提供参考。2.研究内容本研究将利用移动通话数据，通过数据挖掘算法和地理信息分析技术，识别出城市居民的出行兴趣点，并结合其他数据源，从文化、经济和社会角度开展实证分析。具体研究内容包括：2.1数据获取与预处理本研究将从移动通讯运营商获取通话记录数据。在数据处理方面，将对通话记录进行清理、筛选和分组等操作，以满足后续研究的需要。2.2出行兴趣点识别利用聚类算法和空间分析技术，对数据进行处理，识别出城市居民的出行兴趣点，并对兴趣点进行分类和分析。2.3实证分析根据识别出的出行兴趣点，结合其他数据源，从文化、经济和社会角度，比较不同兴趣点之间的差异，分析兴趣点背后的城市文化、经济和社会发展信息。3.研究方法本研究将采用数据挖掘算法和地理信息分析技术，主要研究方法包括：3.1聚类算法利用聚类算法对城市居民的通话记录进行分组，识别出居民出行的兴趣点。3.2空间分析技术利用空间分析技术对兴趣点进行空间分布和密度分析，比较不同兴趣点的地理位置、分布和人口特征等方面的差异。3.3统计分析结合其他数据源，采用统计分析方法分析不同兴趣点之间的差异，从中挖掘出城市文化、经济和社会发展的信息。4.研究计划本研究计划分为以下几个阶段：4.1数据获取与预处理阶段（3个月）在此阶段，我们将从移动通信运营商获取城市居民的通话记录数据，并进行数据清理、筛选和分组等操作，以满足后续研究的需要。4.2兴趣点识别阶段（6个月）在此阶段，我们将利用聚类算法和空间分析技术对数据进行处理，识别出城市居民的出行兴趣点，并对兴趣点进行分类和分析。4.3实证分析阶段（6个月）在此阶段，我们将结合其他数据源，采用统计分析方法，比较不同兴趣点之间的差异，从中挖掘出城市文化、经济和社会发展的信息。4.4论文撰写和答辩阶段（3个月）在此阶段，我们将撰写并完成论文，并进行毕业答辩。5.参考文献Chen,Q.,Li,Y.,&Wang,Y.(2018).Areviewofresearchontheidentificationofurbanresidents'travelpatternsusingmobilephonedata.ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,7(3),110.Gong,J.,&Liang,X.(2017).Examiningthespatialpatternandcorrelatesofurbanmobilephoneusage:astudyofnanjing,china.HabitatInternational,65,58-66.Hu,Y.,Wang,W.,&Sun,Y.(2020).Exploringurbanresidents'transportationmodechoicebasedonmobilephonedata.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,81,102272.Jiang,B.,Yin,J.,&Zhao,S.(2016).Characterizingurban