基于共享单车出行数据的用户行为分析

作者：韩震^*; 杨丽; 徐小凡

来源：大连海事大学学报, 2019, 45(04): 80-92.

DOI：10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2019.04.011

• 共享单车
• 出行数据
• 用户行为
• 用户分类
• 目的地预测

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.

• 单位
  大连海事大学