Use of data science techniques for the modelisation of the public bike-sharing system of BIXI in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The final master thesis investigate behavioural patterns of the users of bike-sharing\nsystem BIXI in Montreal. A data mining approach is used by applying clustering\nmethods on open data from BIXI, the Government of Canada and the City of Montreal.\nHierarchical clustering with Ward and Gower is processed to form clusters\nusing only the BIXI variables at first. Then, because the authors believe that contextual\ninformation has a fundamental effect on the user’s behaviour, they investigate\nthe impact of adding such information into the clustering methodology. In the end,\na multi-view clustering method is preferred for its quality of preserving the basic\ncharacteristics of simpler set of clusters (mixing less variables). Afterwards, local\nanalysis are done over some profiles of the classes. A dynamic balancing analysis of\nthe station using geographical representation offer good insight on the movements\nof the bikes associated with a cluster. Then, a complex network approach is also\nused to extract more topological information about the bike-sharing network made\nfrom the stations and the trips. All these transdisciplinary approaches used together\nproduce new operational knowledge that can be useful for the operators and the\nlogistics to overcome the redistribution problem as well as improving the quality of\nthe service.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».