【摘 要】
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传统的城市区域功能识别通常采用移动轨迹分析、POI兴趣点追踪技术来实现，手段单一且准确率较低。针对此问题，文中提出了一种基于多源数据融合分析的城市区域功能识别算法。该算法利用人群活动多源数据与自然语言文字处理的对应关系，使用Word2vec训练网络对人群活动数据进行训练。对于传统K-means聚类算法所存在的不足，从多个方面对其进行改进，改进后算法的聚类效果更优，同时还具有一定的隐私性，可以有效保
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传统的城市区域功能识别通常采用移动轨迹分析、POI兴趣点追踪技术来实现，手段单一且准确率较低。针对此问题，文中提出了一种基于多源数据融合分析的城市区域功能识别算法。该算法利用人群活动多源数据与自然语言文字处理的对应关系，使用Word2vec训练网络对人群活动数据进行训练。对于传统K-means聚类算法所存在的不足，从多个方面对其进行改进，改进后算法的聚类效果更优，同时还具有一定的隐私性，可以有效保证数据安全。实验测试结果表明，所提算法能够识别出的区域种类在对比算法中最多，且训练网络的准确率高达90.5%，能够实现城市区域功能的准确识别。
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