网约车流动行为的时空特征及网络分析

网约车轨迹是一类能够较好地反映市民流动行为的时空大数据.构建面向市民使用网约车的出行复杂网络,从网络的视角进行分析,进而挖掘网约车流动行为的时空特征,对于城市建设、路线推荐、道路优化等均有重要意义.基于滴滴出行的2016年11月份成都市内的历史订单数据,将主城区划分为400个城市网格,建立反映网约车流动的OD矩阵,构建出行复杂网络.对网络的复杂结构、各种中心度以及流动关系的重要性进行了深入分析,同时构建多个测度指标,度量了出行网络中网约车流动行为的时空特征.分析结果表明:成都市网约车的出行网络符合小世界理论,具有典型的空间分异特征,节点中心性和流动关系重要性的分布呈现显著的幂律形式;出行网络中流动行为的不平衡性、出行与到达位置分布的不确定性、流动方向的不平衡性均有较为明显的时空演变规律,且对于当前的出行网络,代表出行规模的出行量密度会正向影响这些流动特征.