基于城市社会大数据的群体出行行为主动感知和深度计算

The behavior analysis of urban travel groups under big data environment is a scientific front in the field of traffic demand management. It is also a research hotspot in social computing field in recent years. Explore the behavior patterns and evolution mechanisms of travel groups, which is of great theoretical and practical value to improve the scientific level of urban traffic planning and to improve the service ability of smart city and intelligent transportation system. This project is oriented to traffic demand management, and from the two perspectives of active sensing and depth computing, it is studied in the key links of urban travel group behavior analysis, including: 1, social travel sensing and system construction based on the multimodal city big data; 2, social semantic analysis for urban travel group behavior; 3, community semantic analysis for urban travel group behavior; 4, information fusion and depth calculation of social travel business for traffic service. Analysis and management of traffic demand are the basic core of urban transportation planning and operation so that the model of stratified association and evolution of social group travel within the scope of the city is built in this project, which can enrich the content system of social computing, can also provide prediction and decision support tools for the construction of urban intelligent transportation system at the middle level.

大数据环境下城市出行群体的行为分析，是交通需求管理领域的科学前沿，也是近年来社会计算领域的研究热点。发掘出行群体的行为模式与演化机理，对提升城市交通规划的科学性水平，完善智慧城市、智能交通系统的服务能力，都具有重要的理论和实践价值。本项目面向交通需求管理，从主动感知和深度计算两个角度，针对城市出行群体行为分析的关键环节进行研究，具体包括：1、基于多模态城市大数据的社会出行感知及体系构建；2、面向城市出行群体行为的社交语义分析；3、面向城市出行群体行为的社区语义分析；4、面向交通服务的社会化出行业务信息融合与深度计算。交通需求的分析、管理是城市交通规划及运营的基础核心，因此，本项目构建市域范围内社会群体出行分层关联及演化模型，既可以丰富社会计算的内容体系，也可以在中观层面上为城市智能交通系统建设提供预测和决策支持工具。

大数据环境下城市出行群体的行为分析，是交通需求管理领域的科学前沿，也是近年来社会计算领域的研究热点。发掘出行群体的行为模式与演化机理，对提升城市交通规划的科学性水平，完善智慧城市、智能交通系统的服务能力，都具有重要的理论和实践价值。本项目面向交通需求管理，从主动感知和深度计算两个角度，针对城市出行群体行为分析的关键环节进行研究，具体包括：1、基于多模态城市大数据的社会出行感知及体系构建；2、面向城市出行群体行为的社交语义分析；3、面向城市出行群体行为的社区语义分析；4、面向交通服务的社会化出行业务信息融合与深度计算。交通需求的分析、管理是城市交通规划及运营的基础核心，因此，本项目构建市域范围内社会群体出行分层关联及演化模型，既可以丰富社会计算的内容体系，也可以在中观层面上为城市智能交通系统建设提供预测和决策支持工具。