用多层网络预测各行业人类移动规律

研究利用机器学习构建多层移动网络，按行业部门分层编码普查区之间的人流，并分析各层节点度的可预测性。结果显示，节点出度因受普查区人口驱动而易于预测，入度则因人群可被吸引至多种地点而更难预测；餐厅等特定行业类型的移动更易预测，且各行业可预测性与该类型地点的移动量正相关。