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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明公开了出行网络动态社团划分方法、装置、计算机设备及介质，基于距离阈值构建距离切片出行网络，采用BRIM算法对距离切片出行网络进行社团划分，并引入社团影响力用以定量描述出行网络动态的演化特征，可以得到城市功能空间交互的距离特征，从而有利于城市功能布局与居民出行特征相匹配，为群体出行提供了便利，并有助于了解城市空间与功能在距离维度下的复杂交互关系，从而可以把握城市空间组织的规律变化。

主权项：1.一种出行网络动态社团划分方法，其特征在于，包括：获取空间数据集，所述空间数据集包括规划标准单元数据与导航出行数据；其中，规划标准单元包括居住规划标准单元与出行目的规划标准单元，导航出行数据包括出行轨迹的出行起点和出行终点、出行距离与出行频次；根据所述居住规划标准单元与所述出行目的规划标准单元构建有向加权出行网络；将出行距离阈值添加至所述有向加权出行网络以构建距离切片出行网络；基于BRIM算法对所述距离切片出行网络进行社团划分；所述基于BRIM算法对所述距离切片出行网络进行社团划分的步骤包括：将二分网络表示为邻接矩阵，通过对所述邻接矩阵行列求和得到异质节点度矩阵以及计算二分网络的总连边数，根据所述邻接矩阵、所述异质节点度矩阵与所述总连边数构建模块度矩阵；将所述模块度矩阵分解为特征向量与特征值，并通过矩阵算法得到二分网络中各个节点的特征向量与特征值；将二分网络的节点随机分配到不同社团中，并通过排序将特征向量绝对值最大的节点分配到社团中，直至实现全部节点的社团划分；其中，每个节点拥有对应的特征向量值；将模块度作为目标函数，在迭代过程纵横要求社团划分以实现模块度最大化目标；根据社团的划分结果得到连续的距离阈值的两个社团之间的社团演化影响力，基于所述社团演化影响力得到不同距离阈值下出行网络社团结构的演化事件，并根据所述演化事件对出行网络社团进行动态划分；其中，社团演化影响力公式如下： ；其中，表示出行距离L中社团对出行距离L+1中社团的演化影响力，表示出行距离L+1中社团对出行距离L中社团的演化影响力；表示前一出行距离社团中有多少节点出现在下一距离社团中，表示在距离阈值L中社团p的节点的集合，表示社团q在距离阈值L+1中社团q的节点集合；表示社团与社团的公共节点在距离阈值L+1中社团的重要性，其中IS*代表影响力因子，表示L距离阈值下社团p与L+1距离阈值下社团q的公共节点在L+1距离阈值中的影响力因子。

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