社交媒体位置数据支持下的城市功能区识别——以上海市为例
Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences)（2022）
摘要
基于社交媒体位置数据,采用K-means聚类方法,通过分析在500 m×500 m网格尺度上,城市不同时间的腾讯用户密度热力值变化规律,识别上海城市功能区,将不同区域按功能区类型划分为产业园区、城市居住区、郊区居住区、城市综合功能区、农村村落地区、农田、滩涂及未利用地分布区.通过将识别结果与高分辨率卫星影像和兴趣点(POI)数据的对比分析,证明了使用社交媒体位置数据进行城市功能区识别的可行性.本方法获取数据成本低,运用简便,为对其他地区主体功能区的划分提供了一种新的思路与方法.
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关键词
social media location data,urban functional area,<i>k</i>-means algorithm,shanghai
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