基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究

为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法。研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权Top N推荐算法(User TN)。实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性。     

Large-scale urban functional zone mapping by integrating remote sensing images and open social data

ABSTRACT

Urban functional zones (UFZs) are important for urban sustainability and urban planning and management, but UFZ maps are rarely available and up-to-date in developing countries due to frequent economic and human activities and rapid changes in UFZs. Current methods have focused on mapping UFZs in a small area with either remote sensing images or open social data, but large-scale UFZ mapping integrating these two types of data is still not be applied. In this study, a novel approach to mapping large-scale UFZs by integrating remote sensing images (RSIs) and open social data is proposed. First, a context-enabled image segmentation method is improved to generate UFZ units by incorporating road vectors. Second, the segmented UFZs are classified by coupling Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Support Vector Machine (SVM). In the classification framework, physical features from RSIs and social attributes from POI (Point of Interest) data are integrated. A case study of Beijing was performed to evaluate the proposed method, and an overall accuracy of 85.9% was achieved. The experimental results demonstrate that the presented method can provide fine-grained UFZs, and the fusion strategy of RSIs and POI data can distinguish urban functions accurately. The proposed method appears to be promising and practical for large-scale UFZ mapping.     

基于粗糙集的局部同位模式挖掘算法北大核心CSCD

通过空间同位模式挖掘可发现频繁发生在邻近位置的事件集合,为揭示地理现象间的共生规律提供重要的决策支持。由于空间同位模式存在空间异质性问题,已有方法不能很好地探测出空间同位模式分布的相近性区域。为此,本文从地理属性的相近性方向探测同位模式的分布区域,提出了基于粗糙集的局部空间同位模式挖掘方法。首先,从全局视角提取不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,对候选同位模式的实例位置进行处理,将其分布的热点区域属性作为粗糙数据集,借助粗糙集探测局部空间同位模式自然的分布区域;最后,度量在这些局部区域的频繁程度,生成所有频繁的局部空间同位模式。通过试验与应用发现,该方法不仅可以探测局部空间同位模式分布的相近性区域,还能反映同位模式分布区域的地理属性信息。     

商圈功能多样性对其活力的影响研究

探究功能多样性如何影响商圈活力,可为城市用地功能结构优化调整和商圈功能改造提供理论支撑,进而促进城市混合功能有序开发、提升城市活力。已有关于功能多样性与活力的研究,大多集中在城市、街道活力等方面,对于商圈活力研究很少涉及,且大多利用单一的熵指数反映功能多样性。在利用夜光数据对活力的研究中,大多选取城市或更大区域尺度作为研究单元,无法精准地从多角度、多层面理解功能多样性与城市内部活力的关系。因此,本文以广州市主城区为例,以商圈作为基本研究单元,融合城市设施兴趣点（Point of Interest, POI）和珞珈一号夜间灯光数据,利用希尔数模型从多维视角测度商圈功能多样性特征,并以此来探究其与商圈活力的定量化关系。主要结论如下：① 仅用熵指数来反映多样性是不足的,其与商圈活力在0.1的显著性水平下无相关性,需结合希尔数多样性指数从多视角度量商圈功能多样性,以弥补单一熵指数测度方法的不足;② 广州商圈功能丰富度指数与其活力净相关系数为0.382,提高功能丰富度以增加商圈各功能间互补性、异质性或混合性,从而具备足够的功能多样性,促进各类功能间的协同与竞争,形成良好的兼容性混合,以更好的满足多数人的消费需求,激发商圈活力;③ 广州商圈规模效应与其活力净相关系数为0.507,对比大于集聚效应的0.371,表明广州商圈发展遵循新经济地理学的规模报酬递增规律,即商圈规模越大对于提升商圈活力的效用越大,而商圈功能集聚度对于提升商圈活力的效用相对较小。     

基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析

商业中心是城市零售活动的重要载体,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,摸清不同零售经营形态的区位选择,显得尤为重要。以面向公众服务的商业机构兴趣点（POI）数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广州市为例,分析商业活动的热点地区以及零售业态集聚区的空间分布特征。研究表明：① 根据核密度估计法提取的商业中心在等级上表现出由城市中心圈层向外围圈层扩散的趋势,结果符合客观事实。② 以街区为单元,商业网点密度符合局域Getis-Ord G^*指数统计特征的热点区域主要分布在越秀区和天河区,广州市零售业发展的双核心空间格局已经形成。③ 不同的零售业态对商业集聚的区位选择具有显著差异性,百货商店、超市、便利店等零售经营形态的空间集聚特征与该业态的市场定位、经营模式及选址策略基本吻合。总体来看,基于POI数据的广州零售业集聚空间分析结果能够反映实体零售企业行为与广州商业经济分布的相关性,有助于提高政府部门商业规划和零售商选址前期研究的客观性和科学性。     

基于遥感数据和POI数据的GDP空间化研究 ——以北京市为例

为了比较分析不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响,以北京市为例,基于土地利用数据对第一产业空间建模,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法对第二、三产业空间建模,将第一产业和第二、三产业进行格网叠加,并与辖区GDP统计数据进行误差分析。结果表明:借助土地利用数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据的GDP空间模拟结果与真实分布格局较为一致,而使用土地利用数据和夜间灯光数据进行GDP空间化模拟的精度明显降低。因此,将反映细节信息的POI数据加入到GDP空间化研究后,能够进一步扩展GDP空间化的数据源,提高GDP空间化模拟精度。基于土地利用数据、NPP/VIIRS夜光数据和POI数据可以实现较高精度的GDP空间化模拟。     

城市零售业热点区演变特征及驱动机制研究

基于核密度估计法、最邻近指数分析法以及局域Getis-Ord G^*指数法,利用零售商业兴趣点（POI）数据,分析武汉市三个时间节点下的零售商业热点区的空间分布及业态集聚的演变特征,并探讨其驱动机制。研究表明：1）中心城区具有多核发展趋势,远城区低密度点状集聚,商业点由主热点区呈放射型面状扩散;2）武汉市热点区面积与数量增长显著。主次热点13年间由71km²增长到168km²,主热点区由7个增加到10个;3）各零售业态的集聚程度发展具有一定差异性。除医药及医疗器材类业态集聚程度呈降低趋势,其他五类零售业态的聚集程度均有不同程度的提升;4）武汉市零售商业热点区的形成及演变是人地关系互动的结果,区位历史条件、交通网络、政府用地政策、旅游资源开发等多种因素合力影响武汉市零售商业的热点形成及演变。     

基于POI数据的郑东新区服务业空间聚类研究

探讨城市新区的服务业空间格局,对城市新区规划和服务业空间布局的优化具有重要指导意义。采用POI数据对郑东新区服务业的总体、分行业空间布局进行聚类,结果显示：① 在总体上,聚类呈现“414”的空间体系,各聚类所在区域的通达性较好;服务业在功能区内部聚集和跨越功能区聚集并存;噪声点分布零散,局部出现了服务业聚集的潜力区域;空间临近效应、行政力量带动和市场导向作用导致服务业空间极化特征明显。② 从分行业来看,部分行业的重要空间节点分布存在一定差异,CBD核心区和商住物流区成为各行业空间节点的分布区域;部分行业的空间节点与功能区的产业定位存在吻合与错位特征。最后,从规划视角提出了郑东新区不同功能区产业结构优化的方向。     

基于POI数据的巨型城市消防站空间优化——以北京市五环内区域为例

消防站的空间布局事关城市发展与城市安全。本文以北京市五环内中心城区为研究区,使用44.34万条POI数据和道路网等相关数据,考虑易燃易爆、人群脆弱等不同特征的火灾风险因子,采用核密度分析、SAVEE模型等方法,识别出研究区内的火灾风险空间分布,进一步借助“位置—分配”模型和网络分析,并结合优化目标对研究区内消防站进行空间优化。主要研究结论为：①按照火灾风险从高到低排序,前10%的火灾风险区域主要集中在CBD—三里屯、北京古玩城—双井、王府井、南锣鼓巷—雍和宫等区域。②现有消防站对全部44.34万个POI请求点5分钟响应时间内的覆盖率为96.46%,总体覆盖效果较好,但在研究区西北和西南部的世纪城—闵庄一带覆盖不足。③综合考虑高火灾风险区、重要火灾风险因子、POI总体覆盖率和个体消防站覆盖面积相关标准等因素,经多次迭加运算分析得到最终需新增15个消防站点。优化后的各指标均有较大提升,可满足研究区的消防需求。     

空间统计分析网络服务的设计与实现

针对互联网上海量POI数据的特点,结合开放地理信息系统协会网络处理服务(OGC WPS)规范,研究空间统计方法的服务机制,并以点模式分析中的K函数算法为例,在网络服务的环境下对算法进行优化,最后在微软因特网信息服务(IIS)平台下实现对主要空间统计分析服务的发布。