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考虑地理距离的复杂网络社区挖掘算法 总被引：1，自引：0，他引：1
复杂网络具有社区结构的性质,即社区内节点的连接比社区间的连接更为紧密。目前,具有复杂网络拓扑结构的社区挖掘算法已有很多,但在很多地理空间的复杂网络中节点间的紧密度,不仅与其连接关系有关,同时与它们之间的距离有关。因此,本文提出将节点间的地理距离考虑到社区挖掘的过程中,修改基于模块度增量矩阵的Newman快速算法(简称CNM算法),将1 din(jd为节点i与节点j之间的距离)作为边权,对加权网络进行社区挖掘,从而发现既相互联系紧密又在地理空间上相互接近的社区。最后,本文用国内航线网络作为实例,将算法用于挖掘航线网络中城市的社区结构,得到10个在航线网络中联系紧密且在空间分布上具有一定地域性的城市社区,与我国的主要经济区域分布比较一致。本算法考虑地理相关性和连接紧密性,较好地识别出空间网络的社区结构。 相似文献
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以广东省各地级市辖区和县域中心点为公路网络节点,通过对各节点城市的中心职能强度指数分析及其相互之间在公路网络的连通关系为基础,综合应用日通达性模型、通达性度量模型和潜力模型,对广东区域通达性进行分析,并以不同指标和度量模型的广东区域通达性的空间格局和分异特征进行GIS分析。结果表明,广东省的城市通达性空间格局,总体上呈现出一种圈层空间分布结构,以广州市核心区域和佛山市中心区域(禅城区和顺德区)为中心向外辐射。其影响通达性区域差异的主要因素包括城市经济水平、交通条件和地理区位等,其中,在交通条件影响下的通达性区域差异,在空间上表现出高等级公路网络指向性。研究结果反映出广东省省域公路网络通达性的空间分异规律,诠释了城市的经济发展水平、交通条件和地理区位对通达性的综合作用,从而为广东省城镇网络体系发育、区域经济协调及珠三角产业转移规划优化提供科学支撑。 相似文献
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小区住宅价格影响深远,关系着城市的吸引力和竞争力,对其空间分布特征和影响机制展开研究具有实际意义.以重庆市主城区为研究区,探究小区房价空间分布模式和规律,对比基于真实路径距离和欧式直线距离构建地理加权回归模型的模拟效果和估计精度,从而揭示各影响因素对小区房价的影响程度和区域差异.结果表明:①重庆市主城小区价格具有空间正相关性,且呈多中心、片区式分布;②城市中心、地铁和购物是影响住宅价格较为重要的因子,地形因素不显著;③各变量的影响在不同空间位置有显著差异,城市中心、地铁、写字楼和江景空间分异现象明显,公交和绿化率标准差较小;④由路网距离度量影响因素能够提供优于直线的真实空间距离,模型解释力更高. 相似文献
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研究网络地理信息服务用户的访问行为,有利于了解用户地理信息兴趣、实现按需服务。本文基于全空间信息系统建模的理论,构建用户-访问城市关系网络,研究用户访问的空间聚集性。顾及到关系网络中行为关系强度的表达需要同时考虑用户访问行为、城市关联关系和城市结构,仅用单一的用户访问行为数据会存在偏差,本文提出了基于矩阵分解的数据融合方法,对网络地理信息服务中用户访问数据、城市关联数据以及城市的POI（兴趣点）数据进行融合,表达用户-城市访问关联强度。在此基础上,基于关系网络聚类方法实现用户的聚集模式挖掘。考虑到只以空间距离实现聚类的方法无法兼顾关系网络中用户对不同城市的访问偏好特征,本文在FCM（模糊C均值聚类算法）的基础上以用户对城市的访问概率定义访问偏好提出PFCM算法,同时兼顾关系网络中城市间的空间距离和访问行为关系强度,减小聚类结果的偏差。本研究通过用户访问的空间聚类表达用户访问的空间兴趣偏好,有助于理解用户访问行为与城市之间的相互关系,为网络地理信息服务在数据缓存和提前推送等方面的性能提升提供指引,从而更好的服务于用户访问。 相似文献
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基于居民出行特征的北京城市功能区识别与空间交互研究 总被引：1，自引：0，他引：1
受区域功能分化影响,城市居民出行呈现出特定的时序特征,因而不同的出行时序特征可以反映区域功能的差异性。同时,区域功能的交互特征可以通过居民出行的空间交互活动体现。大数据时代的到来,使得以GPS数据为代表的个体时空大数据可以从微观视角反映居民出行特征。本文采用个体时空大数据,应用数据挖掘方法,从居民感知视角研究城市区域功能的差异性与联系性。以北京六环为研究区域,采用规则格网划分城市地块,通过北京市3个月的出租车GPS数据提取地块的居民出行时序特征。采用期望最大化算法进行聚类分析,并结合兴趣点数据和居民出行调查实现功能区识别,识别出居住区、商业娱乐区等6类功能区。从距离和时间2个维度分析功能区之间的空间交互特征,发现功能互补性在一定程度上削弱了空间交互强度的距离衰减效应,同时功能交互呈现出显著的时序差异。 相似文献
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城市公共服务设施是影响居民生活质量的重要因素之一。利用GIS空间分析方法(如圈层分析、核密度估计、多距离空间聚类分析等)分析城市公共服务设施的空间分布格局特征,对区域公共服务设施的布局和服务区位选择有着重要作用。研究通过收集地理国情监测、基础测绘、地名普查和土地利用总体规划等相关数据和资料,对岳阳市中心城区2011-2018年城市公共服务设施变化和2018年城市公共服务设施空间分布格局进行研究。结果表明:从空间分布和数量变化来看,岳阳市中心城区城市公共服务设施与房屋建筑的空间分布具有较高相关性,设施数量总体上由中心向外围呈圈层式发展递减趋势,其他公共服务设施数量变化较大;从空间聚集情况来看,各类公共服务设施密度呈中心区域集聚,高密度区沿道路组团式分布的空间特征,聚集尺度和聚集强度差异明显,学校聚集尺度最大,但强度相对较小,其他公共服务设施聚集强度最大。研究成果可为区域城市规划提供参考依据。 相似文献
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等时线模型支持下的深圳市综合医院空间可达性测度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
可达性是在空间分布格局、设施约束等综合条件下的空间决策问题,等时线模型为该决策分析可提供方法支持,它是以时间地理为框架,用时间成本来衡量时空可达性的重要模型。面向兴趣点（Point of Interest, POI）可达性分析通常包括2种形式：① 基于“供给”角度从特定POI出发的服务可达分析;② 基于“需求”角度从任意空间位置出发获得最近服务的便利度分析。目前的研究从“供给”角度探求特定POI的服务范围居多,对“需求”角度的等时线分析关注不够。本研究针对这一缺陷,开展面向服务需求的兴趣点可达性等时线分析,考察任意位置达到某类服务设施最近点的时间代价。在几何度量方法上,本研究利用了网络空间Voronoi图模型,与传统欧氏空间Voronoi图相比,本方法顾及了街道网络对空间通达的直接影响。本研究发现了等时线的形态、坡度等特征能够反映POI的疏密分布和道路网的通达性。 相似文献
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本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现：① 重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数（Rt）初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;② 疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③ 人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为：每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期（7 d）后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道（乡镇）人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。 相似文献
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本文以2005年以来中国科学院遥感与数字地球研究所开放式空间数据共享网站（OSDS）平台的注册用户为研究对象,利用最近邻层次空间聚类方法和地理探测器模型,对各省注册用户量的空间分布特征和差异影响因素进行了分析。分析结果表明,整体上用户空间分布很不均衡,主要集中在东部发达地区和几个在测绘和地理信息科学领域卓有建树的地区,信息、科研和教育是主要影响因素,经济、网络和测绘的单因素影响力较低,而与主要影响因素结合的交互影响得到了提升。因此,多因素共同制约着用户群的空间分布格局和区域不均衡性。应用地理探测器能从宏观上把握遥感学者群体的空间分布特征及其影响因素,其分析结果能够指导数据提供者更有针对性地为用户提供服务,也可为遥感产业调整和空间布局优化提供依据。 相似文献
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我国商品房价格近年来不断上涨,促使房价变动的因素以及它们的影响程度日益变成社会热点。以惠州市商品房价格为研究对象,利用GIS的空间分析和可视化功能,结合各种可获得的数据,通过对商品房平均售价进行反距离权重插值和空间自相关分析,并结合地理加权回归分析,对影响房价分布的因素进行探究,结果显示:①惠州市房价总体上呈现出多中心分布的特点,商品房价格从这些峰值中心向周围递减;②惠州市的房价呈现空间上集聚分布的模式,商品房住宅价格空间分异是地理区位、城市规划、环境景观与房屋属性等各种因素综合作用的结果;③影响惠州市商品房价的因素主要是商圈距离、公园或广场距离、物业费等因素。 相似文献
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新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R 2存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R 2分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R 2分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。 相似文献
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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
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文本蕴含大量地理位置描述信息,有效融合地理关联信息以实现文本的精细定位是地理信息服务的难点。本文提出一种融合土地利用/覆被信息的描述地理位置的细粒度定位方法：在文本描述地理关联信息（地理位置实体、土地利用/覆被实体与空间关系）抽取、土地利用/覆被精细分类与地理位置粗粒度匹配定位的基础上,使用自然语言空间关系近似转换模型,确定地理位置的细粒度定位范围;基于土地利用/覆被实体及其周边精细分类信息,在该范围内检索匹配,确定地理位置的细粒度定位坐标。本文以野生亚洲象活动/肇事监测文本为例开展实验,并用匹配率与位置精度评价定位质量,结果表明：本文方法显著提升了地理位置的细粒度定位质量,实验精确匹配率（81.51%）、位置误差距离的均值（65.97 m）及其≤50 m的比例（70.50%）均优于国内主流在线地理编码与地名检索服务结合空间关系或其单独使用结果。该方法有助于完善地理位置定位方法体系、提升地理信息空间化质量,并可服务于野生动物活动/肇事监测预警等精细定位任务。 相似文献
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根据全空间信息系统中地理实体基本特征以及存储管理的需求,本文提出了一种面向地理实体及其关联关系动态变化表达的时空数据模型。① 在地理实体方面,将其抽象为由有序、无缝对象片段组成的时空对象,并建立了对象片段表达的三元组模型,即空间位置、几何形态和属性特征;② 在关联关系方面,采用基于RDF模型来对空间关系和属性关系进行形式化描述;③ 在动态变化方面,将地理实体的变化分为空间位置的变化、几何形态的变化和属性特征的变化,关联关系的变化分为空间关系和属性关系的变化,并分别采用快照/增量、方程/模型2种方式来统一表达它们的离散和连续变化。该模型可显式地描述动态的时空对象及其关联关系在时空过程中的变化,有助于探讨和挖掘地理现象的基本变化规律和内在关联性。 相似文献
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随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法和k-核分解的混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建算法。本算法通过自动社团划分,用同一社团内的节点合并构建新的网络,有效解决了基于节点重要性的网络空间分层算法自动化程度低的弊端。利用核心节点来代替整个社团结构,显著保留了网络空间中节点的属性。实验表明使用该算法可以使各个层次网络空间点群要素的综合比例降至30%以下,较好的实现了网络空间点群要素的聚类与分层,若将网络空间点群要素的多尺度模型应用于地理空间中,则可实现网络空间地图的多尺度绘制。 相似文献
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地理对象之间的关联关系是地理对象之间的相互作用形式。任何地理对象都不是独立存在的,与其他的地理对象有一定的关联关系,并且这些关联关系是复杂多样的。地理场景就是在地理对象之间普遍存在的、复杂多样的关联作用下形成的一个统一的整体。传统GIS数据模型对地理对象之间关联关系的描述多侧重于空间关系,其他的关联关系往往需要经过比较复杂的计算和推理后求得,难以完整地表达地理对象之间复杂的相互作用关系,不完全符合人类对地理现象的认知情况。然而,在全空间系统中,可以根据常见的地理分析需求对多粒度时空对象间关联、作用关系进行分类表达,便于客观实体全方位的抽象与表达。对象间的关联关系可主要分为空间关系、时间关系、属性关系、因果关系、认知关系5大类。本文用地理实体作为案例,分析了关联关系的表达模型。 相似文献
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基于神经网络的选址区位评价模型分析应用 总被引：3，自引：0，他引：3
针对设施选址区位评价问题,分析了分级评分、回归分析等传统方法的特点和不足,并由此提出基于人工神经网络的选址区位评价模型;系统地分析了利用神经网络模型进行选址区位评价的思路和特点,提出基于遗传算法的网络结构和网络学习优化算法;通过某大型银行网点的选址实例分析,验证了该评价模型的可行性和实用性,同时也总结了其在实际应用中的若干规律。 相似文献
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脆弱水印可以实现对数据内容真实性的认证,并对发生变化的位置进行定位,鉴此,本文提出了一种点约束分块的矢量地理数据精确认证算法。在认证内容嵌入过程中,首先,按照点约束的方法对矢量地理数据进行分块,并将每块的数据点进行空间位置关系的“之字形”排序,建立数据点之间的位置关系;然后,将相邻点生成的脆弱水印信息嵌入到当前点。在内容精确认证时,比较原始的水印信息与提取的水印信息,判断二者是否相同来鉴别数据是否更新。将本文算法与均匀分块的方法进行了对比实验,结果表明,本文提出的认证算法能实现在数据更新时的精确认证,并可实现要素删除的精确认证,在检测数据变化时可对修改位置进行定位与标记。 相似文献