郭名靜 熊鑫 戴雅婷



[提要] 針對城市行業空間布局研究中對重點區塊探知問題,以江西省撫州市城區行業經營點為研究對象,利用新浪微博的網絡簽到位置數據,基于數據挖掘中的聚類分析方法,通過優化基于密度聚類算法,對城市的餐飲、娛樂和購物三個主要服務行業的高熱重點區塊實現直接聚類提取,解決從多維空間數據中挖掘城市行業空間分布特征的問題。具體的優化算法是利用多維簽到位置數據中的非位置屬性計算權重系數,修正判定數據點分類的相似度函數,構建加權密度聚類算法抽取城市行業的高熱區塊。綜合三個服務行業的聚類提取結果,歸納出城市行業分布特征。仿真結果表明:多維空間數據的加權密度聚類算法可以較好地實現對城市行業空間特征的直接提取,抽取得到的重點區塊具有明顯的高熱特性。基于聚類提取結果的行業重點區塊特征分析能更合理地反映城市行業發展狀況,也可以為城市管理者研究行業布局提供科學決策的重要參考依據。
關鍵詞:城市空間特征;數據挖掘;空間數據;聚類分析;行業布局
基金項目:撫州市2019年社會科學規劃項目(19SK02);國家自然科學基金項目(41576105,41604010)
中圖分類號:F292 文獻標識碼:A
收錄日期:2020年7月28日
一、引言
服務業是現代城市眾多行業的重要組成,是在物資生產和商品交換的發展過程中,伴隨著商業的產生而出現,以餐飲、娛樂、購物等行業為具體表現。隨著城市地域范圍的擴大、城市經濟社會生活的日漸繁榮和城市居民數量的日益增多,現代城市的經濟活動與服務業之間的聯系日趨緊密,并表現出與城市居民生活質量息息相關的態勢。……