针对OD流向聚类中语义信息考虑不足和流向语义提取困难的问题，本文提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent　Dirichlet　Allocation,LDA）和优化蚁群的OD流向语义聚类算法。算法首先以流向终点的POI类别为词汇构建流向文档，采用LDA主题模型提取流向语义，量化OD流向间的语义相似度，融合时间、空间和语义相似度构建流向时空语义相似度；接着以流向为节点，以流向时空语义相似度为边构建流向图，利用高斯函数映射以及图连通分量，剔除不相似的流向，实现数据精简；之后借鉴了密度峰值聚类算法思想，利用节点的介数中心性优化蚁群初始位置选取；最后基于多路切图准则（Multiway　Norma...