[发明专利]一种基于模块度最优化的地面公交扒窃团体自动检测方法

摘要

本发明公开一种基于模块度最优化的地面公交扒窃团体自动检测方法，通过度量扒窃个体间交通行为在时空、移动模式维度上的相似性，在采用有监督式分类器验证扒窃个体间相似性的基础上，构建扒窃关联图，以自动检测图中模块度最优化的潜在扒窃团体，最终采用社交网络数据匹配验证上述团体的可靠性。

主权项

1.一种基于模块度最优化的地面公交扒窃团体自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1：扒窃个体间相似性算子度量扒窃团体间成员间的协作性促使两两扒窃个体在移动模式、空间、时间和时空维度呈现出行相似性；同时两两扒窃个体在移动模式和空间、移动模式和时间或者移动模式和时空维度上具有两两加权相似性；根据相似性算子是否进行mobSim特征组合，将其细分为简单组和加权组相似性算子，从多维度量化扒窃个体间交通模式的相似性；步骤2：基于扒窃个体对监督学习的优选相似性算子提取通过变换分类器和个体间相似性算子来自动检测数据集中的真实两两扒窃个体对，并对自动分类实验下的precision和recall进行效果评估，以证实步骤1中不同相似性算子下所检测的两两扒窃个体对的精度，选取在评估效果上具有典型代表性的相似性算子；步骤3：基于Louvain算法的扒窃自动检测将步骤1输入的扒窃个体集合和步骤2输出的扒窃个体间的优选相似性算子集合类比为图上的节点和边权值，以构建扒窃关联图；再采用基于模块度最优化的Louvain算法自动检测扒窃关联图中的潜在扒窃团体；步骤4：对步骤3检测的扒窃团体进行匹配验证。