Published January 1, 2020
| Version v1
Publication
Open
Identifying Flow Clusters Based on Density Domain Decomposition
Creators
- 1. University of Chinese Academy of Sciences
- 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research
- 3. Chinese Academy of Sciences
Description
Flow clustering is one of the most important data mining methods for the analysis of origin-destination (OD) flow data, and it may reveal the underlying mechanisms responsible for the spatial distributions and temporal dynamics of geographical phenomena. Existing flow clustering approaches are based mainly on the extension of traditional clustering methods to points by redefining basic concepts or some spatial association indictors of flows and the implementation of classic clustering processes, such as aggregating, collecting or searching. However, current techniques still suffer from two main problems: poor identification accuracy and complicated parameter selection processes. To resolve these problems, a new clustering method is proposed in this study for arbitrarily shaped flow clusters based on the density domain decomposition of flows. Simulation experiments based on our method and existing methods show that our method outperforms the three most commonly used methods in terms of the overall identification rate and almost all F1 measures, and it does not require any manual adjustments during the parameter selection process. Finally, a case study is conducted on taxi trip data from Beijing. Several flow clusters are identified to represent different types of residents' travel behaviors, including daily commuting, return travel, tourism and behaviors on special days.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعد تجميع التدفق أحد أهم طرق استخراج البيانات لتحليل بيانات تدفق المنشأ والوجهة، وقد يكشف عن الآليات الأساسية المسؤولة عن التوزيعات المكانية والديناميكيات الزمنية للظواهر الجغرافية. تعتمد مناهج تجميع التدفق الحالية بشكل أساسي على توسيع طرق التجميع التقليدية إلى نقاط من خلال إعادة تعريف المفاهيم الأساسية أو بعض مؤشرات الارتباط المكاني للتدفقات وتنفيذ عمليات التجميع الكلاسيكية، مثل التجميع أو الجمع أو البحث. ومع ذلك، لا تزال التقنيات الحالية تعاني من مشكلتين رئيسيتين: ضعف دقة تحديد الهوية وعمليات اختيار المعلمات المعقدة. لحل هذه المشاكل، تم اقتراح طريقة تجميع جديدة في هذه الدراسة لمجموعات التدفق ذات الشكل التعسفي بناءً على تحلل مجال الكثافة للتدفقات. تُظهر تجارب المحاكاة بناءً على طريقتنا والطرق الحالية أن طريقتنا تتفوق على الطرق الثلاث الأكثر استخدامًا من حيث معدل التعريف الإجمالي وجميع مقاييس الفورمولا 1 تقريبًا، ولا تتطلب أي تعديلات يدوية أثناء عملية اختيار المعلمات. أخيرًا، يتم إجراء دراسة حالة على بيانات رحلات سيارات الأجرة من بكين. تم تحديد العديد من مجموعات التدفق لتمثيل أنواع مختلفة من سلوكيات سفر السكان، بما في ذلك التنقل اليومي وسفر العودة والسياحة والسلوكيات في الأيام الخاصة.Translated Description (French)
Le regroupement de flux est l'une des méthodes d'exploration de données les plus importantes pour l'analyse des données de flux origine-destination (DO), et il peut révéler les mécanismes sous-jacents responsables des distributions spatiales et de la dynamique temporelle des phénomènes géographiques. Les approches existantes de regroupement de flux reposent principalement sur l'extension des méthodes traditionnelles de regroupement aux points en redéfinissant les concepts de base ou certains indicateurs d'association spatiale des flux et la mise en œuvre de processus de regroupement classiques, tels que l'agrégation, la collecte ou la recherche. Cependant, les techniques actuelles souffrent encore de deux problèmes principaux : une faible précision d'identification et des processus de sélection de paramètres compliqués. Pour résoudre ces problèmes, une nouvelle méthode de regroupement est proposée dans cette étude pour les regroupements d'écoulements de forme arbitraire basée sur la décomposition des écoulements dans le domaine de densité. Les expériences de simulation basées sur notre méthode et les méthodes existantes montrent que notre méthode surpasse les trois méthodes les plus couramment utilisées en termes de taux d'identification global et de presque toutes les mesures F1, et qu'elle ne nécessite aucun ajustement manuel pendant le processus de sélection des paramètres. Enfin, une étude de cas est menée sur les données de trajets en taxi depuis Pékin. Plusieurs groupes de flux sont identifiés pour représenter différents types de comportements de déplacement des résidents, y compris les trajets quotidiens, les voyages de retour, le tourisme et les comportements lors de jours spéciaux.Translated Description (Spanish)
La agrupación de flujos es uno de los métodos de minería de datos más importantes para el análisis de los datos de flujo origen-destino (DO), y puede revelar los mecanismos subyacentes responsables de las distribuciones espaciales y la dinámica temporal de los fenómenos geográficos. Los enfoques de agrupación de flujos existentes se basan principalmente en la extensión de los métodos tradicionales de agrupación a los puntos mediante la redefinición de conceptos básicos o algunos indicadores de asociación espacial de flujos y la implementación de procesos de agrupación clásicos, como la agregación, la recopilación o la búsqueda. Sin embargo, las técnicas actuales aún adolecen de dos problemas principales: la escasa precisión de la identificación y los complicados procesos de selección de parámetros. Para resolver estos problemas, se propone un nuevo método de agrupamiento en este estudio para grupos de flujo de forma arbitraria basados en la descomposición de los flujos en el dominio de la densidad. Los experimentos de simulación basados en nuestro método y los métodos existentes muestran que nuestro método supera a los tres métodos más utilizados en términos de la tasa de identificación general y casi todas las medidas F1, y no requiere ningún ajuste manual durante el proceso de selección de parámetros. Por último, se realiza un estudio de caso sobre los datos de los viajes en taxi desde Pekín. Se identifican varios grupos de flujo para representar diferentes tipos de comportamientos de viaje de los residentes, incluidos los desplazamientos diarios, los viajes de regreso, el turismo y los comportamientos en días especiales.Files
08945356.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:1b7fee005537b64347c101085cc8a841
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحديد مجموعات التدفق بناءً على تحلل مجال الكثافة
- Translated title (French)
- Identification des grappes de flux en fonction de la décomposition du domaine de densité
- Translated title (Spanish)
- Identificación de grupos de flujo en función de la descomposición del dominio de densidad
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2997423535
- DOI
- 10.1109/access.2019.2963107
References
- https://openalex.org/W1465304330
- https://openalex.org/W1524280500
- https://openalex.org/W1559632079
- https://openalex.org/W1673310716
- https://openalex.org/W1737853022
- https://openalex.org/W1966470704
- https://openalex.org/W1985998338
- https://openalex.org/W1994682066
- https://openalex.org/W2024177114
- https://openalex.org/W2028637468
- https://openalex.org/W2029436479
- https://openalex.org/W2031163794
- https://openalex.org/W2051529712
- https://openalex.org/W2059279601
- https://openalex.org/W2060091647
- https://openalex.org/W2060346657
- https://openalex.org/W2060564327
- https://openalex.org/W2069407360
- https://openalex.org/W2076937757
- https://openalex.org/W2095759957
- https://openalex.org/W2096720678
- https://openalex.org/W2107505299
- https://openalex.org/W2113298739
- https://openalex.org/W2122516730
- https://openalex.org/W2125391033
- https://openalex.org/W2128364989
- https://openalex.org/W2129449798
- https://openalex.org/W2130476447
- https://openalex.org/W2152090207
- https://openalex.org/W2153207204
- https://openalex.org/W2282810147
- https://openalex.org/W2294749418
- https://openalex.org/W2346552988
- https://openalex.org/W2396576500
- https://openalex.org/W2530516535
- https://openalex.org/W2724594944
- https://openalex.org/W2745760135
- https://openalex.org/W2790055919
- https://openalex.org/W2793250185
- https://openalex.org/W2796035298
- https://openalex.org/W2891533561
- https://openalex.org/W2901858600
- https://openalex.org/W2913705368
- https://openalex.org/W2922373870
- https://openalex.org/W2974554943
- https://openalex.org/W4234835770
- https://openalex.org/W4247105055