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為解決共享交通下的共乘用戶群體發現效率低、準確率不高問題，依據R-樹原理建立Geo OD-Tree索引，并在此基礎上提出以最大化共乘率為目標的群體發現策略。首先，對原始時空軌跡數據進行特征提取與標定處理，挖掘有效出行起訖點（OD）軌跡;其次，針對用戶起訖點軌跡的特征，建立Geo OD-Tree索引進行有效的存儲管理;最后，給出以最大化共乘行程為目標的群體發現模型，并運用K最近鄰（KNN）查詢對搜索空間剪枝壓縮，提高群體發現效率。采用西安市近12 000輛出租車營運軌跡數據，選取動態時間規整（DTW）等典型算法與所提算法在查詢效率與準確率上進行性能對比分析。與DTW算法相比，所提算法的準確率提高了10. 12%，查詢效率提高了約15倍。實驗結果表明提出的群體發現策略能有效提高共乘用戶群體發現的準確率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。
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