Аннотация:В этой статье речь идет об одной модели анализа мобильности в городах. Традиционно, при анализе перемещений используется временной домен. Это связано как с традиционными моделями анализа расписаний, так и с классическим подходом к представлению транспортных задач как задач прогнозирования трафика. Вместе с тем, развитие телекоммуникационных технологий и проникновение смартфонов привели к тому, то по перемещениям мобильных устройств можно достаточно точно измерять транспортные потоки. Соответственно, предсказание транспортных потоков становится не самой актуальной задачей – нет необходимости предсказывать то, что точно измеряется. В современных условиях, данные о потоках становятся метрикой, которая отражает процессы (ситуации) в городе. Например, данные о перемещениях между станциями метро показывают шаблоны использование соответствующих станций, которые, на самом деле, описывают модели функционирования прилегающих территорий: является ли это спальным районом, где люди уезжают утром на работу и возвращаются вечером, как различаются режимы работы по будням и выходным дням и т.д. И любые изменения в таких шаблонах будут сигналом об изменении режимов использования. Или, другими словами, являться отражением каких-то процессов в городе. В данной статье речь идет об одном из подходов к анализу трафика, связанному как раз с поиском шаблонов перемещения.