【摘 要】
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This article presents a network analytical framework to detect individual-based activity-travel patterns(ATPs)in space and time.Compared to many existing clustering methods(e.g.,hot-spot detection,seq
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This article presents a network analytical framework to detect individual-based activity-travel patterns(ATPs)in space and time.Compared to many existing clustering methods(e.g.,hot-spot detection,sequential alignment method),the network method substantiates the social meanings underlying the interconnectedness and similarities of peoples activity trajectories and better integrates spatial interaction(colocation or distance-decay)and temporal connections(concurrence or sequence)of daily lives in the measure of similarity.This approach enables us to detect variant community structures,with individuals in the same community interacting relatively more than individuals belonging to different communities,by decomposing the complex trajectories into different meaningful events(e.g.,activities,trips,tours,and subsequences).
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