【摘 要】
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随着城市化水平的提高和居民公共交通出行的需求增长，要求有更精细化的聚类方法提取出租车载客的热点区域。针对基于密度聚类在出租车数据聚类中存在的问题，设计一种基于路网约
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随着城市化水平的提高和居民公共交通出行的需求增长，要求有更精细化的聚类方法提取出租车载客的热点区域。针对基于密度聚类在出租车数据聚类中存在的问题，设计一种基于路网约束的改进DBSCAN算法。该算法通过将行程距离引入DBSCAN算法中，改进原有DBSCAN算法在出租车数据聚类中存在的精细尺度聚类参数选择和设置困难问题，弥补现有聚类算法在出租车载客热点区域提取方面的不足。利用武汉市出租车GPS轨迹数据进行的实验结果表明，在加入道路约束后，算法在出租车载客热点区域的精确提取方面具有较好的效果。
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