基本信息

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文档摘要

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并行化流式数据聚类：解锁交通热点挖掘的新钥匙

一、引言

1.1研究背景

随着城市化进程的加速和智能交通系统的发展，交通数据正以前所未有的速度增长。从车辆传感器、交通摄像头到移动设备定位等多源渠道收集的数据，为理解交通系统的运行提供了丰富的信息。这些数据不仅包含了车辆的轨迹、速度、流量等基本信息，还涉及到出行者的行为模式、时间偏好等复杂因素，形成了海量且动态变化的数据集。例如，据交通运输部发布的数据显示，2024年上半年，我国公路客运人员流动量2983967万人次，同比增长6.6%；城市客运总量5280018万人次，增长10.2%，如此庞大的数据量，传统的数据处理方法已难以应对