駕駛?cè)私煌ò踩逃鳛槎糁频缆方煌ㄊ鹿拾l(fā)生的第一道防線,事關(guān)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全和幸福生活。目前,我國機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)说牡缆方煌ò踩逃w系單薄,教育模式比較單一,教育內(nèi)容沒有考慮駕駛?cè)藗�(gè)體差異性,缺乏針對(duì)性,致使交通安全教育的作用沒有很好地發(fā)揮。與此同時(shí),和駕駛?cè)藬?shù)量一同急劇增長的還有公安交通管理部門開展業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析、管理和利用變得越來越重要。本文選取最新的開源大數(shù)據(jù)框架,應(yīng)用公安交通管理大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)建以駕駛?cè)笋{駛行為畫像為重點(diǎn)的數(shù)據(jù)倉庫。將駕駛?cè)笋{駛行為畫像與基于內(nèi)容的推薦算法相結(jié)合,提煉以駕駛?cè)笋{駛行為畫像為核心的駕駛?cè)私逃扑]方法。論文主要內(nèi)容有:（1）構(gòu)建了駕駛?cè)笋{駛行為畫像模型:對(duì)駕駛?cè)笋{駛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并在此基礎(chǔ)上完成了駕駛行為數(shù)據(jù)集的建立;基于駕駛行為數(shù)據(jù)集,選取了駕駛?cè)笋{駛行為七個(gè)維度的標(biāo)簽,并對(duì)每一個(gè)維度的標(biāo)簽進(jìn)行層級(jí)劃分,確定了駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽的內(nèi)容及層次,進(jìn)而建立起了一套完整的駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽體系;最后,將標(biāo)簽體系用可視化的方式進(jìn)行呈現(xiàn),得到了駕駛?cè)笋{駛行為的畫像模型。（2）建立了駕駛?cè)笋{駛行為評(píng)價(jià)模型:基于構(gòu)建的駕駛?cè)笋{... 

【文章來源】：中國人民公安大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)倉庫星型模型結(jié)構(gòu)

駕駛?cè)笋{駛行為畫像本章將對(duì)駕駛?cè)说鸟{駛行為進(jìn)行畫像。首先闡明駕駛?cè)笋{駛行為畫像過程。然后，在對(duì)駕駛?cè)笋{駛行為數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，建立駕駛?cè)笋{駛行為的標(biāo)簽體系。最后，基于建立的標(biāo)簽體系，構(gòu)建出駕駛?cè)笋{駛行為的畫像模型。為下一步的駕駛?cè)笋{駛行為安全性分級(jí)研究打好基礎(chǔ)。3.1 駕駛?cè)笋{駛行為畫像建模過程駕駛?cè)笋{駛行為畫像建模是根據(jù)駕駛?cè)说鸟{駛行為差異，通過不同標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)記，再按照特定的維度劃分構(gòu)成體系，采用模型算法將駕駛行為信息全部量化，形成數(shù)值化原型的過程。畫像建模過程如圖 3-1 所示：

中國人民公安大學(xué)碩士學(xué)位論文23列出的4種抽樣方法中的2種，分別為不返回、帶返回、泊松和系統(tǒng)抽樣，默認(rèn)為srswor（不返回）；Pik用于設(shè)置每一亞種群（或?qū)樱┲懈鳂颖境闃痈怕�；description用于選擇是否輸出包含各層基本信息的結(jié)果。對(duì)數(shù)據(jù)集A中的y屬性進(jìn)行分層抽樣，每層抽取x個(gè)樣本，程序源代碼如下：綜上，論文建立的駕駛?cè)笋{駛行為研究所需的樣本數(shù)據(jù)集示例如圖3-2所示：圖3-2駕駛?cè)笋{駛行為樣本數(shù)據(jù)集示例3.3駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽體系的建立標(biāo)簽是構(gòu)成駕駛行為畫像的核心因素。本論文對(duì)于駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽的建立，首先是根據(jù)駕駛?cè)讼嚓P(guān)屬性信息與行為信息選取適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽維度；其次確定駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽的內(nèi)容及層次；最后建立起駕駛?cè)笋{駛行為標(biāo)簽體系。駕駛行為標(biāo)簽體系的構(gòu)建是呈現(xiàn)駕駛?cè)笋{駛行為畫像的前提和基矗1>#分層抽樣2>library(sampling)3>x<-A[order(A[,"y"]),]4>sub_set<-strata(x,stratanames="y",size=c(x,x,x),method="srswor")5>result<-getdata(A,sub_set)


本文編號(hào)：2907807