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摘要:
针对目前城市功能区划分大多依靠人工完成,且未充分使用城市中时空数据的问题,提出一种基于时空语义挖掘的城市功能区识别方案.首先,选取某城市矩形区域为研究样本,并以建筑物为划分依据将研究样本划分为有效的基础区域;然后,对各基础区域内的新浪微博位置签到数据及POI(Points of Interest)数据进行时空语义挖掘,采用狄利克雷多项式回归(DMR)主题模型生成区域的功能性向量;最后,通过向量聚类,依据POI类别比例完成区域的功能性识别.实验结果表明,本方案相比基于POI密度的k-means聚类方案和基于潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型的城市功能区识别方法具有更高的准确性,位置签到数据所表征出的人们活动模式可以揭示城市功能区之间的差异,在城市地理空间分析上具有良好的效果.
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文献信息
篇名 基于时空语义挖掘的城市功能区识别研究
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 时空数据挖掘 城市功能分区 主题模型 签到数据
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 246-252
页数 7页 分类号 TP181
字数 4300字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘嘉勇 四川大学网络空间安全学院 168 1031 16.0 22.0
2 何祥 四川大学电子信息学院 8 17 2.0 3.0
3 于璐 四川大学电子信息学院 11 33 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
时空数据挖掘
城市功能分区
主题模型
签到数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
25503
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