城市的各个角落时时都在产生许多不同种类、不同结构的数据,随着科技的飞速发展,这些数据都可以被很好的感知和储存。但如何高效的利用城市已产生的数据,将这些异构数据进行管理和整合,并通过技术手段将其转化为可以为城市的未来提供服务的数据,却成了现今相关学者研究的重要课题。城市规划是现在的热门学科城市计算(Urban Computing)的其中一类应用方向,其涉及的城市功能区识别问题正是城市规划的基础。了解城市各区域的功能能使人们迅速地认识一个复杂的城市空间结构,掌握当前的城市空间,也为更好地解决城市问题,做好城市区块的建设与发展规划,探索城市不同功能区域的组成,了解城市区域的功能与分布提供依据。以往识别城市区域功能的研究使用的数据源主要包括浮动车数据、手机明细数据和兴趣点数据。浮动车数据无法将人类活动明确定位到区域,手机明细数据的数据量不够大,据此,本文提出利用微信数据结合兴趣点数据对城市不同区域的功能进行识别的方法。本文所使用的数据包括静态的兴趣点数据,以及动态的从微信数据提取的基站每小时人流量、每小时出流人流量和每小时入流人流量数据,结合静态数据与动态数据可以使城市功能区的识别结果更接近于事实。本文所提方法的主要步骤为:首先,根据手机基站位置划分城市空间;其次,从微信数据中提取各基站每小时人流量矩阵、每小时出流人流量矩阵和每小时入流人流量矩阵,从兴趣点数据中提取各基站的兴趣点类别分布矩阵,并结合基站面积因素分别对基站每小时人流量矩阵、每小时出流人流量矩阵、每小时入流人流量矩阵和基站的兴趣点类别分布矩阵进行归一化处理;之后结合四组归一化后的数据矩阵,进行离群点删除操作,并对删除离群点后的基站重新进行划分城市空间、数据提取与归一化的处理,生成新的矩阵,再对生成的新矩阵进行聚类分析;最后,通过带有明显类别特征的兴趣点(如景区、居住等)在城市空间的分布,对聚类结果进行空间分布区域重叠率计算,根据重叠率计算结果确定各基站的功能,以此完成城市各区域的功能识别。为验证所提方法的有效性,本文采用浙江省杭州市一定范围内的区域作为研究对象进行实验,对本文提出的利用微信产生的手机数据结合兴趣点数据识别城市不同区域功能的方法进行验证。将验证实验的结果与城市的真实分布情况以及其余不同数据源所作聚类结果的对比用以评价本文所提方法的有效性与准确性。研究结果表明,本文提出的利用微信产生的手机数据结合兴趣点数据对城市不同区域的功能进行识别的方法可以准确的识别出城市各区域的功能,即根据微信产生的手机数据和兴趣点数据对城市功能区进行识别能较好实现城市区域的功能划分与特征分析,为城市结构布局和土地开发利用提供技术支撑,为城市空间的合理利用提供现实依据。