基於城市公交情況的城市大資料應用
劉平成(中科院高能物理研究所，北京，100049)
摘要：現在網際網路大資料越來越多的應用在社會計算的學科之中，人們的生活、出行方式，人們通過上傳資料、共享資料，共同完成資料收集的過程，分享資料處理結果，形成良性迴圈。本文基於城市的公交系統，簡單分析了幾種城市公交情況的資料獲取，並提出大資料計算在社會計算中的一些應用構想。
關鍵詞：城市公交；大資料；社會計算
1 引言
由於網際網路的高速發展，我們的資訊被大量記錄在一些站點中，大量的零散資料彼此相互關聯，這些資料背後存在大量的社會、經濟關聯。要研究整個網際網路的社交網路是非常困難的，因此大多數研究都基於網路的某個子集。城市交通作為市民生活的重要一部分，在市民生活習慣的分析和**中，可以起到資料的重要支撐。
挖掘使用者簽到位置軌跡，提取使用者社會活動的空間特徵模型及其與社會關係的關聯性，成為當前基於位置的社會化網路推薦系統的主要任務。從城市公交中挖掘知識對很多方面都非常有用，**可以從中獲得有利於民生的資訊，如城市規劃、位置推薦城市公共空間、公眾參與和互動等領域。網際網路資訊**式增長，各種服務的繁複經常難以抉擇，使用者的位置資訊可以反映使用者的社會屬性（經歷、工作生活環境以及年齡、興趣愛好等）。
此外由具體位置產生的熱點社會話題等容易引起社會關注， 位置又把虛擬空間與現實世界連線起來所以企業可以通過推薦系統來為使用者過濾，通過對人們的行為分析，獲得其相關領域的人們的位置偏好和行為偏好，基於位置給使用者推薦離他近的且他感興趣的服務，使用者就更有可能去消費。
2 資料**
在各種交通相關的應用中使用計程車，地鐵以及公交車軌跡，比如交通流量估計，這方面的資料主要**於交通局、地鐵站、公交公司以及包括高德、百度、騰訊地圖在內的app，基本上如果能收集到覆蓋較全、時間較長的交通出行資料，則能統計測算出人們的出行路線、交通偏好，路面的擁堵情況。
對於北京的階梯性計價措施，乘車費用取決於乘客的乘車距離，我們可以從中知道乘客的上車時間、上車地點和下車地點。可以從資料中重建使用者的軌跡。然後，能夠知道這些使用者的家庭住址、工作地點等重要地點，以及他們的乘車模式。
3 資料處理與應用
3.1 社交生活推薦
把使用者去過的地方看成使用者對乙個特定地點的偏好。而使用者去乙個地點的次數則表示偏好的置信度。根據使用者的出生年份分組。
比如一些人喜歡去咖啡廳這樣的地方，一些人喜歡看香港的文章和玩電子遊戲。這說明這些使用者很年輕。很多人都喜歡火鍋，其中一些人喜歡川菜，他們會在白天和晚上去辦公室。
這意味著，他們年齡要大一些，因為他們需要去上班。
如果你去一些地方的次數更多，那麼就更加確信你喜歡這些地方。對於沒有去過的地方，由於缺乏資訊，所以它們可能是正的或者負的。據此，產生了很多推薦系統，包括朋友推薦、社群推薦、地點推薦和行為活動推薦等。
這些推薦演算法可以用於一些社交，旅行，**app中，為使用者定製個性化的推薦。
3.2 旅遊推薦
是否本地人對行為模式也有很大的影響。這意味著，如果你生活在這個城市中，你會到不是那麼有名的地方去。但是，如果你到另乙個地方去，你很可能去一些旅遊景點、會議中心、機場或者火車站。
從這一點來說，如果我們知道乙個人是否是本地人，我們可以使用這個屬性來幫助我們做位置**。可以為酒店，旅行社的產業提供資訊的**。
3.3 好友推薦
位置軌跡中挖掘不同使用者間社會活動相似性， 為使用者推薦具有相似生活規律的近鄰好友。
3.4 城市智慧型交通
通過感知交通流量，這些資料在滴滴，優步等打車軟體中，為計程車提供分割槽，最快的方案；在地圖導航軟體中，考慮天氣及個人駕車習慣、技能和道路熟悉程度等因素，可提出針對個人的個性化最快線路設計。
3.5 城市規劃
對不同區域人們的生活活動進行統計，分析區域人群的生活方式，和消費習慣。幫助**疏導交通，緩解交通壓力，設立合適的加油站等公共設施。制定政策構建合適的城市休閒社群，購物社群，工作社群等。
4 侷限
基於城市交通分析人群的行為模式也有一定侷限性，包括隱私，資料處理硬體設施，資料不完備性，模型有效性等領域，這些都是我們未來需要繼續**和解決的問題。由於使用者移動行為通常集中在像家庭、工作場所等重要地點。而且，兩個地點之間的距離通常很短時，資料會產生缺失。
私家車的資料難以統計，資料體量巨大，絕大多數通訊領域和社會**領域的企業都拒絕或限制研究人員獲取其資料，跨組織的資料共享對於科學研究至關重要，但是社會計算研究正受到資料獲取的限制所帶來的嚴重挑戰，對推薦的實時性有較高要求。
服務提供商推薦的位置服務往往依賴於使用者的歷史位置軌跡資料，提取位置移動規律或者位置活動偏好， 那麼在此過程中就可能涉及使用者隱私問題依然是很重要的問題。
使用者對推薦結果的要求不再僅侷限於內容的準確性， 而且還要在時間、 地點等方面具有普遍的適應性和前攝性，這就要求不僅要關注使用者的長期興趣， 還要考慮使用者隨時間、 位置變化而產生的短期興趣。
5 總結
大資料處理已經成為社會計算學的重要部分，由於交通檢測方式多樣，資訊模式複雜，造成資料種類繁多，且缺乏統一的標準，目前尚缺乏有效的市場化推進機制，基於大資料的交通資訊服務產業鏈、價值鏈尚未真正形成。本文從城市交通層面，分析了對社會資料的獲取，從位置獲取到網際網路的推薦演算法，討論了大資料對社會計算的影響。
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