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摘要:
出租车数据能够反映居民出行的时空分布特征,与房价有密切关系.本文通过爬取链家网上公开的大连市房价数据,采用Kriging法对房价数据进行插值,生成大连市住宅价格分布图;通过获取出租车的乘降点数据,采用K-means法对乘降点数据进行聚类,得出居民出行区域的空间分布特征.通过对出租车乘降点空间分布数据与住宅价格数据的相关性进行分析,发现居民出行活动密集、频繁的区域,其周围的房价普遍偏高.实验结果表明房价与出租车数据呈正相关,对利用出租车数据研究房价具有重要意义.
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文献信息
篇名 出租车出行的居民活动区域与住宅价格的相关性
来源期刊 北京测绘 学科 地球科学
关键词 出租车数据 居民出行活动 Kriging空间插值 K-means聚类算法
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 1182-1186
页数 5页 分类号 P208|F293.3
字数 3202字 语种 中文
DOI 10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.10.014
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 孙立双 沈阳建筑大学交通工程学院 40 80 4.0 8.0
2 赵琪 沈阳建筑大学交通工程学院 5 1 1.0 1.0
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
出租车数据
居民出行活动
Kriging空间插值
K-means聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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北京测绘
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1007-3000
11-3537/P
大16开
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1987
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