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基于数据融合的高速公路用户画像及 聚类分析
针对天津市货运车辆出行行为复杂多样、用户画像模糊等问题，融合天津市高速公路与某货运平台数据，
构建包含车辆轨迹、车型及注册地的多维属性的综合数据集。基于 Python 平台实现数据的清洗、匹配与
整合。采用 K-means 聚类算法对高维特征向量进行无监督学习，设定较高 K 值实现细粒度出行模式识
别，从而有效揭示货运车辆出行多样性，精准刻画用户行为特征。
关键字：
数据融合；聚类算法；用户画像；高速公路
作者：
郭 甲 1 ，王 楠 2 ，胡封疆 3 ，曾 磊 2
年份/刊期/页码：
《天津建设科技》—栏目：交通运输—2026（3）1-5
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