Exploring Intercity Mobility in Urban Agglomeration: Evidence from Private Car Trajectory Data
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we explore intercity mobility in urban agglomerations by surveying people traveling across cities based on private car trajectory data. Specifically, we first adopt the statistical analysis method to mine the intercity mobility in terms of various metrics of travel trips, so as to gain a preliminary understanding of intercity mobility in urban agglomeration. Then, we utilize the tensor decomposition method to conduct in-depth study on the intercity mobility pattern from the perspectives of complexity and multidimensionality. We construct a 4-D tensor based on private car trajectory and point-of-interest (POI) datasets and define the functional similarity and geographic adjacency between regions. Finally, we design an alternating proximal gradient (APG)-based method to resolve the core tensor and factor matrix, leading to the fine-grained discovery of intercity mobility patterns on administrative divisions in the urban agglomeration. Extensive experiments are conducted to evaluate the analysis of intercity mobility, using a real-world dataset containing one-year private car trajectories from five cities in the selected urban agglomeration. The experiments show that the proposed method successfully captures 20 intercity mobility patterns, in which the factor matrices retrieve the patterns from different dimensions with core tensors characterizing correlations between patterns in factor matrices. Besides, the extracted intercity mobility patterns not only cover administrative areas with frequent intercity interactions, but also contain areas with less intercity interactions. It validates that the intercity mobility is consistent with the regional functions in urban agglomeration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».