【摘 要】
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城市空间分异研究对城市规划、旅游地资源配置、公共交通优化等具有重要意义.该文基于2016年北京市核心六区微博签到数据,根据游客和当地居民签到行为差异,依据时间特征、空间特征和签到比率特征,通过机器学习方法对游客与当地居民进行分类,利用局部莫兰指数和基于签到POI类型的层次聚类法实现细粒度的签到聚集区类型识别,并探究两类人群签到聚集区空间分布与签到类型的差异.结果表明:该文分类模型各项评价指标均在0.9以上,较前人分类结果有较大提升;基于该分类模型所得游客和居民社交媒体签到特征差异显著,游客签到主要集中在故
【机 构】
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首都师范大学地球空间信息科学与技术国际化示范学院,首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室/城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地/水资源安全北京实验室,北京 100048
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城市空间分异研究对城市规划、旅游地资源配置、公共交通优化等具有重要意义.该文基于2016年北京市核心六区微博签到数据,根据游客和当地居民签到行为差异,依据时间特征、空间特征和签到比率特征,通过机器学习方法对游客与当地居民进行分类,利用局部莫兰指数和基于签到POI类型的层次聚类法实现细粒度的签到聚集区类型识别,并探究两类人群签到聚集区空间分布与签到类型的差异.结果表明:该文分类模型各项评价指标均在0.9以上,较前人分类结果有较大提升;基于该分类模型所得游客和居民社交媒体签到特征差异显著,游客签到主要集中在故宫周边,以风景名胜、体育休闲和餐饮服务类型为主,居民签到较分散且科教文化服务、商务住宅类型突出,同时发现“菖蒲河公园”等居民签到多而游客签到少的显著差异地区.利用社交媒体数据进行人群异质性角度下的空间分异研究,有助于准确捕捉不同人群在城市中的活动类型、特征并探究城市内部活动规律.
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受数据量和数据种类影响,传统空间分析中跨图层运算问题是造成效率低下的关键因素.知识图谱作为一种新型的数据结构,“图”的思想能够有效应用于空间地理信息数据的存储.利用时空知识图谱框架,结合全球离散格网系统和Google S2算法将地理空间数据存储于地理格网中,以图谱检索的方式替代传统空间分析过程,降低了时间复杂度,可以有效提高空间分析检索效率.以便民生活圈中地理实体变化作为典型空间分析案例,比较了传统多图层空间分析和时空知识图谱检索方式的分析效率.结果表明,基于时空知识图谱的检索方法比传统多图层空间分析存在
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