非常态交通状态下居民出行关注点挖掘分析

在非常态交通状态下，及时准确地挖掘居民出行过程中的关注点，满足居民出行需求是提高客运服务质量的关键，更是对客运服务系统的一种考验。以“疫情”期间与公路客运相关的舆情数据为基础，进行居民出行需求及其关注点挖掘分析。首先，利用深度学习Doc2Vec算法将文本数据进行向量化处理；其次，对一个时段内所获得的向量化处理后的数据进行聚类分析，基于文本主题模型(LDA)对聚类结果的每一簇进行深度分析，提取旅客出行需求；最后，通过对实际数据处理结果的分析，验证了所提方法可准确地挖掘出非常态下旅客出行过程中的关注点，其结果可以作为交通运营服务评价和交通管理决策的重要依据。