北京市二手房价格时空演变特征

城市住宅价格时空格局及演变特征是衡量城市房地产市场发展均衡性的重要指标。针对海量的互联网实时房产数据,本文构建了一种长时序时空大数据挖掘方法。首先,利用挂牌数据和成交数据,进行了泛在网络地产数据的可用性验证;其次,提出了“混合像元”的多尺度栅格模型,以构建基于栅格系统的房产统计特征描述,形成了多源网络房产数据融合方法;然后分别采用莫兰指数和地理探测器分析房价的空间自相关性和分异性,并基于P-Bshade和邻近栅格时空插值算法解决了稀疏房产数据的融合与插值问题,构建了长时序房地产时空栅格数据库;最后,以北京六环范围内为研究区域,通过栅格区划算法进行了二手房价格时空演变格局的挖掘分析。     

珠三角制造业集聚特征及基于增量的演变分析

基于宏观统计数据的传统产业集聚研究方法多以行政区划为空间统计单位,难以体现产业的空间连续性。数据开放平台上企业数据集的出现,使得基于微观层面的产业集聚研究成为可能。本文收集了2008-2014年珠三角地区制造业企业工商登记数据,采用基于距离的指数体系及核密度分析等方法,对2008年珠三角制造业集聚特征及2008-2014年基于增量的制造业聚集演变进行了分析,主要结论为：①珠三角区域制造业沿西北—东南向集中分布于深圳、佛山、广州、东莞、中山5市,周边各市制造业密度相对较低;②集聚程度与行业属性密切相关,技术密集型行业集聚程度最高,资本密集型行业分散程度最高,劳动密集型制造业呈现微弱集聚水平,而资源密集型行业无明显集聚或呈分散特征;③2008-2014年新增企业数量呈逐年上升趋势,不同城市变化趋势差异较大,其中深圳市新增制造业企业逐年减少,东莞、中山等市新增制造业企业上升趋势明显,其余各市维持平稳或缓慢增长。新增制造业企业重心存在从深圳逐渐向东莞、中山等市转移的现象。新增制造业企业中,技术密集型制造业企业数量占比有所降低,而劳动密集型制造业企业数量有所上升,集聚指数亦表现出相同趋势,表明技术密集型制造业和劳动密集型制造业正在发生结构和空间演变。     

“一带一路”若干区域社会发展态势大数据分析

“一带一路”倡议已成为中国的基本国际政策,及时掌握沿线国家的社会发展态势,对确保该倡议的稳步推进与顺利实施至关重要。为此,论文将GDELT数据库作为数据来源,获取了“一带一路”沿线25个国家近5 a的英文新闻全文数据,引入主题模型,结合无监督方法(LDA)与监督方法(Labeled LDA)挖掘新闻数据中蕴含的主题,构建社会稳定度模型,分析各国社会发展态势。研究发现：① 沿线国家社会发展态势不均衡,可划分为4类,即稳定型,如阿曼、越南等;较稳定型,如乌兹别克斯坦、伊朗等;较高风险型,如科威特、约旦、巴基斯坦、缅甸;高风险型,如叙利亚、阿富汗等。② 通过新闻主题时空挖掘,可有效发现热点区域,例如论文发现安集延对中亚地区社会发展与稳定具有重要影响。③ 利用监督主题模型,能够发现乌兹别克斯坦经济产业结构,识别出重大社会事件,发现其社会安全风险及变化趋势。采用论文方法可有效挖掘新闻事件时空变化规律,发现各国潜在风险,支撑对沿线国家社会发展态势的实时动态监控,为“一带一路”倡议的实施提供辅助决策支持,具有重要的应用价值。