Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-553-563
УДК 004.94
Выделение ролей в сетях общественного транспорта с атрибутами узлов: исследование открытых данных Санкт-Петербурга
Читать статью полностью
Язык статьи - английский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Лыткин Ю.В., Чунаев П.В., Градов Т.А., Бойцов А.А., Саитов И.А. Выделение ролей в сетях общественного транспорта с атрибутами узлов: исследование открытых данных Санкт-Петербурга // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 3. С. 553–563 (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-553-563
Аннотация
Введение. Представлены результаты моделирования и выделения ролей станций (остановок) сетей общественного транспорта на примере Санкт-Петербурга (Россия). Метод. Моделирование выполнено с применением нового подхода, предложенного авторами, на основе взвешенных сетей с атрибутами узлов. Узлы представляют собой станции (остановки) общественного транспорта, сгруппированные по их геопространственному положению. Атрибуты узлов содержат информацию о социальной инфраструктуре вокруг станций. Взвешенные связи интегрируют информацию о расстоянии и количестве пересадок в маршрутах движения между станциями. Выделение ролей осуществлено с помощью кластеризации станций по их топологическим и семантическим атрибутам. Основные результаты. Предложен программный фреймворк для решения задачи выделения ролей в сети общественного транспорта. Результаты его применения показаны на примере набора данных транспорта Санкт-Петербурга. Выделены значимые роли узлов сети с точки зрения топологических и инфраструктурных особенностей. Выполнена оценка общей эффективности сети общественного транспорта. Обсуждение. Результаты работы подхода могут быть использованы городской администрацией для выявления транспортных и инфраструктурных недостатков сети общественного транспорта Санкт-Петербурга для улучшения функционирования сети в будущем.
Ключевые слова: сеть с атрибутами узлов, сеть общественного транспорта, выделение ролей, классификация узлов сети, топология сети, социальная инфраструктура
Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, cоглашение 17-71-30029, при софинансировании Банком Санкт-Петербург (Россия).
Список литературы
Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, cоглашение 17-71-30029, при софинансировании Банком Санкт-Петербург (Россия).
Список литературы
1. Lytkin Yu.V., Chunaev P.V., Gradov T.A., Boytsov A.A., Saitov I.A. Role discovery in node-attributed public transportation networks: the model description // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 2. С. 340–351. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-2-340-351
2. Haznagy A., Fi I., London A., Nemeth T. Complex network analysis of public transportation networks: A comprehensive study // Proc. of the 2015 International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS). 2015. P. 371–378. https://doi.org/10.1109/mtits.2015.7223282
3. Yang X.-H., Chen G., Chen S.-Y., Wang W.-L., Wang L. Study on some bus transport networks in china with considering spatial characteristics // Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2014. V. 69. P. 1–10. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.08.004
4. Wang L.-N., Wang K., Shen J.-L. Weighted complex networks in urban public transportation: Modeling and testing // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2020. V. 545. P. 123498. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.123498
5. Shanmukhappa T., Ho I.W.-H., Tse C.K. Spatial analysis of bus transport networks using network theory // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. V. 502. P. 295–314. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.111
6. Rossi R.A., Ahmed N.K. Role discovery in networks // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2015. V. 27. N 4. P. 1112–1131. https://doi.org/10.1109/tkde.2014.2349913
7. Gupte P.V., Ravindran B., Parthasarathy S. Role discovery in graphs using global features: Algorithms, applications and a novel evaluation strategy // Proc. of the 2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE). 2017. P. 771–782. https://doi.org/10.1109/icde.2017.128
8. Revelle M., Domeniconi C., Johri A. Persistent roles in online social networks // Lecture Notes in Computer Science. 2016. V. 9852. P. 47–62. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_4
9. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proc. of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. V. 1: Statistics. 1967. P. 281–297.
10. Freeman L.C. A set of measures of centrality based on betweenness // Sociometry. 1977. V. 40. N 1. P. 35–41. https://doi.org/10.2307/3033543
11. Freeman L.C. Centrality in social networks conceptual clarification // Social Networks. 1978. V. 1. N 3. P. 215–239. https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7
12. Onnela J.-P., Saramäki J., Kertész J., Kaski K. Intensity and coherence of motifs in weighted complex networks // Physical Review E. 2005. V. 71. N 6. P. 065103. https://doi.org/10.1103/physreve.71.065103
13. Page L., Brin S., Motwani R., Winograd T. The pagerank citation ranking: Bringing order to the web: Technical Report 1999-66, Stanford InfoLab, November 1999.
14. Van der Maaten L., Hinton G. Visualizing data using t-SNE // Journal of Machine Learning Research. 2008. V. 9. N 86. P. 2579–2605.
15. Welch B.L. The generalization of `student's' problem when several different population variances are involved // Biometrika. 1947. V. 34. N 1-2. P. 28–35. https://doi.org/10.2307/2332510
2. Haznagy A., Fi I., London A., Nemeth T. Complex network analysis of public transportation networks: A comprehensive study // Proc. of the 2015 International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS). 2015. P. 371–378. https://doi.org/10.1109/mtits.2015.7223282
3. Yang X.-H., Chen G., Chen S.-Y., Wang W.-L., Wang L. Study on some bus transport networks in china with considering spatial characteristics // Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2014. V. 69. P. 1–10. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.08.004
4. Wang L.-N., Wang K., Shen J.-L. Weighted complex networks in urban public transportation: Modeling and testing // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2020. V. 545. P. 123498. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.123498
5. Shanmukhappa T., Ho I.W.-H., Tse C.K. Spatial analysis of bus transport networks using network theory // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. V. 502. P. 295–314. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.111
6. Rossi R.A., Ahmed N.K. Role discovery in networks // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2015. V. 27. N 4. P. 1112–1131. https://doi.org/10.1109/tkde.2014.2349913
7. Gupte P.V., Ravindran B., Parthasarathy S. Role discovery in graphs using global features: Algorithms, applications and a novel evaluation strategy // Proc. of the 2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE). 2017. P. 771–782. https://doi.org/10.1109/icde.2017.128
8. Revelle M., Domeniconi C., Johri A. Persistent roles in online social networks // Lecture Notes in Computer Science. 2016. V. 9852. P. 47–62. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_4
9. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proc. of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. V. 1: Statistics. 1967. P. 281–297.
10. Freeman L.C. A set of measures of centrality based on betweenness // Sociometry. 1977. V. 40. N 1. P. 35–41. https://doi.org/10.2307/3033543
11. Freeman L.C. Centrality in social networks conceptual clarification // Social Networks. 1978. V. 1. N 3. P. 215–239. https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7
12. Onnela J.-P., Saramäki J., Kertész J., Kaski K. Intensity and coherence of motifs in weighted complex networks // Physical Review E. 2005. V. 71. N 6. P. 065103. https://doi.org/10.1103/physreve.71.065103
13. Page L., Brin S., Motwani R., Winograd T. The pagerank citation ranking: Bringing order to the web: Technical Report 1999-66, Stanford InfoLab, November 1999.
14. Van der Maaten L., Hinton G. Visualizing data using t-SNE // Journal of Machine Learning Research. 2008. V. 9. N 86. P. 2579–2605.
15. Welch B.L. The generalization of `student's' problem when several different population variances are involved // Biometrika. 1947. V. 34. N 1-2. P. 28–35. https://doi.org/10.2307/2332510