室内客流动线提取及语义动线行为特征分析

摘要

近些年来，随着我国经济的快速发展，国内会展行业也进入了快速发展时期，特别是在大数据时代的到来和移动物联网的介入给展会行业带来了新的机遇和挑战。现代展馆基础设施建设特别是无线网络工程的完成，使无线网络已经能够达到展馆范围全覆盖，并且伴随着移动通信技术的发展和室内定位技术的出现，使利用Wi-Fi智能探测设备可以主动探测展馆内各区域、展位的实时客流已经成为可能。对展会观众动线轨迹的分析是进行展馆空间规划、展位促销策略的制定、提供个性位置服务等的基础，在对展会期间安保人流疏导、安全应急中也有重要的指导作用，因此，对展会观众动线轨迹进行挖掘分析具有重要的意义，对展会现场观众动线轨迹进行提取和挖掘分析成为本文研究的重点问题，本文所做的主要工作有以下几项： （1）分别从移动轨迹研究和基于语义的轨迹行为特征研究两方面进行文献的总结研究，对已有的移动轨迹和基于语义的移动轨迹行为特征的相关理论和方法进行了分析评述。并且在此基础上，阐述了本文所研究的观众动线轨迹的相关概念以及相关理论，对在研究过程过所使用到的地图匹配理论、GIS网络分析方法以及对动线轨迹挖掘的相关理论和方法进行了论述，为本文的研究提供了理论基础和技术方法支撑。 （2）对所采集的展会观众动线数据进行清洗处理，采用的方法主要包括编写处理程序和手工处理，主要处理内容有：无效字段的剔除、异常噪声数据清理、观众划分、有效观众筛选以及停留点提取等。 （3）以此为基础，利用GIS叠加分析方法，将处理完的观众动线数据转化为矢量数据，与展馆室内地图进行叠加以此来提取展会单个观众动线轨迹；利用OD信息统计方法和反距离权重插值法来获取展位之间观众动线信息；并利用空间统计方法来统计室内路网上的观众通过率，进而提取展会现场的观众主动线轨迹。 （4）提取语义动线的行为特征。通过对停留点语义的提取，对观众的动线轨迹进行语义匹配，通过建立观众语义动线模型与语义本文模型的对应关系，将观众语义动线转化为文本。然后，对文本分类模型LDA建模，采用Gibbs采样算法来对模型进行训练求解。 （5）通过实测数据来对本文所提出的方法进行应用分析。首先，对所采集的展会观众数据进行清洗，利用本文提出的观众动线提取方法对单个观众动线和观众主动线轨迹进行提取。其次，通过语义匹配进行文本转化。最后，使用LDA主题模型对观众进行分类，使用困惑度计算来确定主题类型的个数，并通过人工判读的方式对分类结果进行了验证。通过验证发现分类结果与实际情况下的企业类型重合度达到80%以上，证明该模型能够用于本文的分析研究，并且能取得较好效果。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容

1.5 主要技术路线

2 关键技术与方法

2.1 观众动线的定义与表示方法

2.2 地图匹配相关理论

2.3 基于GIS的网络分析

2.4 动线轨迹挖掘方法

3 数据处理与客流动线提取

3.1 数据预处理

3.2 展会观众信息提取

3.3 展会观众动线提取

4 基于观众语义动线的观众分类

4.1 观众语义动线提取

4.2 基于主题（LDA）模型的观众分类

4.3 模型参数求解

5 展会实例数据分析

5.1 实例数据处理

5.2 会展观众动线信息提取

5.3 观众语义动线模式挖掘

6 论文结论与展望

6.1 结论

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果清单