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孙海

作品数：2 被引量：9H指数：2
供职机构：四川大学计算机学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金四川省科技支撑计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇轻轨
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇马尔科夫链
  • 1篇轨迹预测
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯分类
  • 1篇乘客
  • 1篇大数据
  • 1篇SPARK

机构

  • 2篇四川大学

作者

  • 2篇孙海
  • 1篇陈瑜
  • 1篇仝博
  • 1篇黄飞虎
  • 1篇彭舰

传媒

  • 1篇现代计算机
  • 1篇电子科技大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
Spark的图计算框架:GraphX被引量：5
2017年
Spark是UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在如今的大数据环境下,Spark所发挥的作用正越来越大。介绍Spark的图计算框架GraphX。
孙海
关键词：SPARK大数据
基于马尔科夫链的轻轨乘客轨迹预测新算法被引量：4
2018年
利用重庆轻轨的乘客刷卡数据,分析了乘客出行特征,并提出了一种基于马尔科夫链的乘客轨迹预测算法。该算法首先利用贝叶斯分类器对乘客下次出行轨迹进行分类;然后,根据乘客最近一次出行轨迹与其常住地的关系,预测其下次出行轨迹。在真实轻轨交通数据集上的实验结果表明,该算法对乘客出行轨迹的预测效果优于LTMT、RNN和2-MC;同时,该算法基于大数据处理框架Spark进行编码,减少了运行时间。
彭舰孙海陈瑜仝博黄飞虎
关键词：贝叶斯分类马尔科夫链
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共1页<1>
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