教科版 高一信息技术 必修1 第五单元 5.1 走近数据分析 练习

2019-10-25
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内容正文:

案例分析:根据大数据发现人们的出行规律 在美国旧金山举行的KDD2016学术会议上,罗格斯大学的熊辉等学者向大家报告了他们的研究论文。论文指出,北京在2014年的前9个月就有350名扒手在地铁交通系统上被抓, 490名扒手在公交车上被抓。因此,他们认为可以通过对北京智能公交一卡通数据进行分析研究,根据异常交通记录分析来抓小偷。如要实现这个功能,要调用哪些数据呢?同学们也可以上网搜索相关资料,了解大数据专家是如何分析的。 参考答案: 案例来源于熊辉等学者提交的论文。论文中阐述了他收集乘客的公交一卡通数据记录,分析了896条地铁经过的44524个公交车站和18条地铁经过的320个地铁站的数据。从出行轨迹提取特征。例如正常行人在从A地区到B地区会考虑最短时间、距离,或者最少换乘,但是类似“A-C-D-B”这种无目的的异常交通方式为异常行为。如果异常行为足够多,则他可能是一名扒手。具体的算法和模型,可见论文详细描述。 $$

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