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隨著城市的快速發展，城市中人流的管理與移動模式挖掘變得越發重要。冋時，隨著以群智感知為代表的各種感知技術的發展，提出了智慧堿市的概念，智慧城市中的大量感知數據為人流的分析提供了可能性。在智慧城市中，時空數據是最為常見的一種數據。本文基于城市中的時空數據，首先提出一種建模方法，將不冋種類的時空數據表示為人流模型;然后基于聚類的思想，通過改進傳統的基于密度的聚類算法來對人流的移動模弌進行挖掘，提岀一種人流的移動模式聚類算法：時空密度聚類（ Spatio- Temporal Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise，ST- DBSCAN）;接著設計了一個移動模式的交通應用場景，并提出對移動模式的評價方法;最后在中國某城市的真實數據集上進行實驗與分析，結果表明本文得到的移動模式結果在統一交通服務的場景下可節省25%的交通成本，驗證了本文所提移動模式的有效性。
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