日益涌现的社交媒体的签到数据提供了一个新的视角来感知人们对于城市空间的时空偏好。本文通过分析这些“打分”空间通过空间网络而产生的互动关系，进一步扩展和提升空间组构分析方法对城市结构的描述能力以及对相关的社会经济效应的预测能力。通过构建界面图来描述开放空间及其相关的人类活动点，本文提出了名为“城市功能联系度”的概念框架来描述城市功能网络的结构。“城市功能联系度”被进一步扩展为一个3Ds 的综合模型，其中包含可达的密度性(Density)，可达的多样性(Diversity)，以及联系效率(Delivery efficiency)三个分指标。本文还提出一种基于功能联系度的城市功能分区方法，并通过在天津市主城区的案例分析实证了其的有效性。通过构建房价预测模型，本文比较了城市功能联系度的各项指标与传统空间句法模型中的中心性指标在对房价分布的描述能力。实验结果表明城市功能联系度的复合指标在各个尺度对于房价的预测度皆高于传统空间句法中心性指标，此外这一趋势在低尺度更为明显。与此同时，在统计显著度分析中，各分项指标与空间句法指标皆为显著因子，这说明城市功能联系度可以提高传统空间句法模型对房价的预测能力。本研究最后阐明涌现的城市大数据可以帮助提高城市空间网络分析的准确性，并进一步帮助准确估计城市设计的社会经济效应。