Mobile Phone Data in Urban Commuting: A Network Community Detection-Based Framework to Unveil the Spatial Structure of Commuting Demand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the outcomes of rapid urbanization, the spatial separation of homes and workplaces extends the commuting distance and complicates the commuting demand of residents. To promote urban livability and sustainability, it becomes crucially important to understand the commuting patterns by decomposing and simplifying the diverse commuting demand. In this paper, a methodology framework is proposed to describe the spatial structure of commuting demand in a city using mobile phone data. Four steps are mainly included in the proposed methodology: the preprocessing of mobile phone data, the labeling of individuals and their activity points, the construction of the jobs-housing relationship network, and the network decomposition based on the community detection algorithm. To demonstrate the practical use of the proposed methodologies, a case study is carried out in Shanghai to explore the commuting patterns of Shanghai residents. The result indicates the regions with dense jobs-housing connections and cross-regional commuting demand. The result also finds that the administrative boundaries show a significant effect on the residential commuting behavior and the metro lines on the cross-regional commuting behavior. The results generated by the methodology proposed can be referenced by policymakers to support urban transportation planning and promote urban livability and sustainability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle