大众点评数据下的城市场所范围感知方法

“场所（place）”是具有特定语义和人文体验的地理位置,是虚拟地理环境中地理知识表达的核心要素,能够为深入理解与表达人们的地理空间认知,以及基于虚拟地理环境的分析模拟提供支持,因而对城市内部现有场所的识别与模糊建模是城市空间结构研究的基础之一。众源数据为提取和表达模糊场所提供了新的途径,然而目前研究多针对单个或少数几个场所进行建模。本研究针对城市多场所空间范围的多尺度建模,提出基于自适应核密度估计的模糊集方法,为进一步理解城市场所的模糊认知范围提供了可视化解决方案。并以北京市五环内场所为实例,采用大众点评网中商户自行上传的兴趣点（POI）数据,对其进行提取与表达。通过对比百度地图所展示的场所相应范围,发现该方法在大众点评数据集下的应用能更好地揭示商圈语义下的场所认知。     

场所视角下的城市空间交互态势特征分析——以北京市六环为例

城市中场所在空间区位用地功能的差异决定了不同场所中的交互模式具有特定的规律性。该文从场所视角,利用大众点评POI数据及出租车上下车点对(OD)数据,构建"场所(O)-场所(D)-时间(T)"时空立方体,运用非负张量分解方法对时空立方体进行分解,从一阶静态维度与二阶动态维度综合提取城市场所间交互模式,并分析其态势特征。结果表明:静态特征侧重展现上下车活动的强度变化特点,工作日与休息日分别呈现6种模式,工作日交互具有明显的规律性,休息日无明显模式特征的场所较多;动态特征重点展示空间交互流时空分布特点,工作日与休息日分别呈现3种模式,工作日场所间交互流量大,呈现出明显的集聚特征,休息日交互流夜间分布比重较大,呈现出深夜娱乐的特点。研究结果对于理解城市空间异质性以及辅助城市规划、交通管理等具有参考价值。