基于Leiden算法的共享单车活动社区识别方法——南京案例分析.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于Leiden算法的共享单车活动社区识别方法——南京案例分析</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：2.26MB</p>
<p>总页数：40页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于Leiden算法的共享单车活动社区识别方法——南京案例分析》一文探讨了利用Leiden算法对城市共享单车使用数据进行社区结构识别的方法。该研究以南京市为案例，通过分析共享单车的骑行轨迹和使用频率，识别出具有相似出行模式的社区群体。文章展示了Leiden算法在处理复杂网络数据中的优势，能够有效划分出高内聚、低外联的活动社区。研究成果有助于理解城市交通行为的空间分布特征，为城市规划和交通管理提供数据支持。同时，该方法也为其他城市的共享单车系统优化提供了可借鉴的思路。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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