On Predicting Taxi Movements Modes in Porto City Using Classification and Periodic Pattern Mining
Notice bibliographique
Résumé
Trajectory data is produced on a large scale by various types of technologies like the internet of things (IoT) and global positioning system (GPS). When collected data is processed, analyzed, and visualized, it can be transformed into recommendations. This study builds a recommender system by applying the density clustering degree of membership (DOM) measurement. This system contains three phases, in the first phase, we clean, preprocess, and divide the data into samples. The second phase uses the hierarchical density-based clustering (HDBSCAN) to calculate DOM measurement and extracts the class attribute (traffic status). The last phase uses the extracted class attribute and applies the Naïve Bayes and Random Forest classifiers to predict the traffic flow (status) of any given trip. We compare the two classifiers in terms of accuracy and F1-score. For most datasets, the Random Forest outperforms Naïve Bayes in terms of accuracy. Moreover, the Random Forest F1-score was higher than Naïve Bayes for all datasets. This recommender system can be embedded with the recent traffic monitoring systems to provide helpful guidelines for predicting traffic status in origin, destination, and trips routes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».