朱康丽，吴建军，李大庆

(1.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044; 2.北京航空航天大学 可靠性与系统工程学院，北京 100191)

城市交通规划在提高运输效率，降低交通拥堵、减少能源消耗和空气污染方面起着至关重要的作用.众所周知，城市交通规划的基础是出行需求预测，只有在对出行行为充分理解和把握的基础上，才能更好地进行需求预测.而个体的出行行为会受到多种因素的影响，正确识别这些因素是组织更科学合理、可持续的交通规划的必要条件.在一个交通系统中，出行者并非是孤立地进行出行决策，从出行需求的产生、出行路径和出发时刻乃至交通方式的选择，除受到交通环境的影响外，出行者还受到其所处的社交环境等因素的影响.如出行方式的选择受到家庭机动车、非机动车保有量等资源的制约，故出行受到家庭这一社交环境的影响.又如，对新出现的交通方式，如共享汽车、共享单车等的选择也可能会受到现实中的熟人、甚至在线社交网络等信息的影响.传统的出行行为建模工作较多考虑的是交通环境和个体特征，缺乏对出行社交维度的重视[1-2].

关于社交对出行需求、出行选择决策的影响有大量的成果，而这些研究主要集中在交通领域，大多基于调查数据或设计实验.近些年，很多带地理位置标签的数据如CDR，LBSN等大规模数据集的出现给社交和出行关系的研究提供了新的机会，基于……