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一个小尝试——可视图分析世博人流量
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2010上海世博会过去大半年了，热度已然消退，但世博会的组织和管理却给我们留下了深刻的启示和丰富的经验。毫无疑问，如何在这么长的展期内应对这么庞大的客流量是个值得研究的问题，这样的经验无疑会对我们日后组织各种大规模的展销会、博览会、体育比赛提供借鉴和参考。
我们以上海世博会每日的客流量为研究对象，首先分析了其总体波动规律，统计量包括Hurst指数、均值和标准差。显然，世博人流量具有总体稳定均衡、局部波动明显的特征，每月客流的均值和标准差有显著差别，可以从旅游的客观规律和人们的心理因素来解释。比如，5月刚开展时，客流非常少，人们持观望态度；10月临近结束，很多人手里有余票，在“不看就浪费”的形势下造成了客流量的爆发，甚至超过了百万。
然后我们用可视图算法（VIsibility Algorithm）将人流量的时间序列转化为了复杂网络，通过网络拓扑结构的分析研究客流量的波动规律。网络图如下所示：
主要计算结果包括：
1. 网络是无标度的，幂律指数-2.37，说明度分布具有显著的不均匀性，且原时间序列应是分形序列。
2. 网络是小世界的：较大的聚类系数，较短的平均路径长度，且平均路径长度随网络节点数的增长慢于对数增长，则人类行为的发生的数量在各个阶段间应存在某种特定关系。
3. 网络具有等级结构：节点聚类系数随节点度幂律衰减，指数-0.97，即这样的网络中hub节点的出现是必然的，这些节点对应着客流量中的极端客流点，这些时间点不仅自身客流量大，且相比周围时间点的客流量也要大。
4. 网络是同配的：Pearson系数r=0.115以及节点度和邻居节点度的正比关系都说明大客流往往会以一种“成群结队”的形式出现，即大客流会持续一段时间。
可视图算法或许能成为人类动力学的研究的新的工具或方法。
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