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本发明属于信息数据处理技术领域，提供了一种时空规律的地铁乘客聚类和边缘检测方法，包括如下步骤：S1、从包含乘客所有乘车记录的源数据中获取时空规律的地铁乘客的时空规律详细信息；S2、根据所述获取的时空规律详细信息，对时空规律的地铁乘客进行聚类；S3、对聚类后的时空规律的地铁乘客进行边缘检测及边缘特征分析。本发明基于时空数据挖掘对地铁乘客分类，按照时空规律乘客的规律时段数量将时空规律乘客做聚类，并对每一类时空规律乘客作分析和边缘检测，可以有效了解乘客的生活特征。

本发明提供了一种时空规律的地铁乘客聚类和边缘检测方法，主要针对时空规律乘客，即出行时间和出行地点比较规律的乘客，例如工作时间和工作地点都比较固定的上班人员、学生等。时空规律的地铁乘客聚类将具有相似特征的时空规律乘客分类,此处的边缘检测主要针乘客数量比较少的类别。本发明提供的方法基于对乘客分类的基础上进行，在对乘客进行分类时，通过对乘客时空特征的分析最终将乘客划分为5类:类I (极少出行乘客或极少乘坐地铁出行的乘客)、类2 (单出行时间规律乘客)、类3 (单出行空间规律乘客)、类4 (时空规律乘客)、类5 (时空均不规律乘客)，极少出行的乘客主要通过乘客的乘车天数来计算，即乘车天数小于某设定阈值的乘客为类I ;单出行时间规律乘客主要针对某些出行时间比较集中，但是出行地点比较分散的乘客，例如，部分销售员、售后服务员等；单地点规律乘客主要针对出行地点比较固定，但是时间比较分散的乘客，例如弹性工作制的公司员工；时空规律乘客指在某一时间段中集中在某些站点出入的，主要包含上班人员、学生等，例如某乘客每天早上8:00-9:00之间从A站到B站；时空均不规律乘客针对时间和空间都不规律的乘客

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。