检索结果-内蒙古大学图书馆

地理学报 2021年第6期76卷 1380-1393页

作者：孟斌高丽萍李若倩北京联合大学应用文理学院北京100191 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

就业地和居住地是城市居民工作以及生活的主要场所,同样也是城市空间结构最重要的组成要素,写字楼与居民楼空间关联性研究对深刻理解职住关系有着至关重要的作用。利用协同区位商方法,对北京市写字楼与居民楼空间关联总体特征和局域空... 详细信息

就业地和居住地是城市居民工作以及生活的主要场所,同样也是城市空间结构最重要的组成要素,写字楼与居民楼空间关联性研究对深刻理解职住关系有着至关重要的作用。利用协同区位商方法,对北京市写字楼与居民楼空间关联总体特征和局域空间关联格局进行分析。研究表明:①协同区位商作为一种测量点要素之间联系的方法,能够很好的应用到职住关系的研究中,对丰富职住关系度量指标体系也具有非常重要的意义。②对北京市的实证分析结果显示,北京市写字楼与居民楼全局协同区位商值小于1,空间关联性较差,表明职住要素的空间联系总体较弱。③局域协同区位商的分析表明,北京写字楼与居民楼局域空间关联格局差异明显,不仅不同区域两者空间关联性强弱差别显著,而且不同价位的居民楼和写字楼展现出不同的空间关联特征。④北京职住要素空间关联性深受写字楼、居民楼本身布局的影响,其主要影响因素还需要进一步全面分析,加强此领域研究,将有助于城市规划中职住要素的合理空间布局。

关键词：职住关系要素关联协同区位商同位模式北京

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基于DS理论的不确定空间co-location模式挖掘

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云南大学学报（自然科学版） 2011年第S2期33卷 182-187页

作者：肖清陈红梅王丽珍云南大学信息学院计算机科学与工程系云南昆明650091

提出一种基于DS理论的co-location挖掘方法.先将数据集按照空间对象分类,然后从分类后的子数据集中依次提取该空间对象的实例,与其他空间对象数据集中的各个实例进行配对,将找到的各实例关系记录到一个新的关系表中,作为使用DS理论求解... 详细信息

提出一种基于DS理论的co-location挖掘方法.先将数据集按照空间对象分类,然后从分类后的子数据集中依次提取该空间对象的实例,与其他空间对象数据集中的各个实例进行配对,将找到的各实例关系记录到一个新的关系表中,作为使用DS理论求解的基础.从一个新的角度来研究co-location挖掘技术,在DS理论的基础上重新定义了参与度,基于新定义的参与度来求解co-location模式.

关键词：数据挖掘不确定性类型 DS证据理论同位模式

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基于同现模式的反恐情报时空汇聚特征分析

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情报杂志 2021年第2期40卷 90-94,68页

作者：李勇男中国人民公安大学国家安全学院北京100038

[目的/意义]对多源异构时空数据进行同现模式挖掘可以发现涉恐人员、涉恐物资、涉恐活动在邻近地点同时段共同出现的规律,为反恐工作提供包含时间特征和空间特征的情报信息。[方法/过程]在同位模式挖掘的基础上提出预先确定目标情报类... 详细信息

[目的/意义]对多源异构时空数据进行同现模式挖掘可以发现涉恐人员、涉恐物资、涉恐活动在邻近地点同时段共同出现的规律,为反恐工作提供包含时间特征和空间特征的情报信息。[方法/过程]在同位模式挖掘的基础上提出预先确定目标情报类别从而确定涉恐人员分类方式,使用概念层次树对涉恐物资和涉恐活动进行数据预处理,使得目标同现模式覆盖更多情报信息。[结果/结论]该方法与同位模式挖掘、频繁时间序列模式挖掘以及各种时空轨迹模式挖掘可以相互补充,覆盖多种不同的反恐情报信息,完善反恐预警机制,为反恐决策提供客观依据。

关键词：数据挖掘反恐情报时空同现模式时空数据同位模式兴趣度

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一种基于投影FP-growth的co-location模式挖掘算法

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科学技术与工程 2014年第23期22卷 234-240页

作者：余翠兰云南德宏师范高等专科学校计算机科学系潞西678400

空间co-location模式代表了一组空间属性的子集,它们的实例在地理空间中频繁地关联。针对如何利用关联规则挖掘算法来快速地挖掘co-location模式的问题,通过采用FP-CM算法与投影频繁模式树(PFP_tree)及其他技术相结合的方法,提出了一种... 详细信息

空间co-location模式代表了一组空间属性的子集,它们的实例在地理空间中频繁地关联。针对如何利用关联规则挖掘算法来快速地挖掘co-location模式的问题,通过采用FP-CM算法与投影频繁模式树(PFP_tree)及其他技术相结合的方法,提出了一种基于投影FP-growth的co-location挖掘算法,简称PFP_CM算法。这个新算法主要对产生最大频繁模式的方法、模式过滤的方法、访问数据库的次数、避免大量的表实例连接操作的方法进行改进。最后通过大量的实验,验证了该算法的高效性和正确性,同时,将其用于对三江并流地区珍稀植物的共生物种进行挖掘。

关键词：空间数据挖掘同位模式关联规则最大频繁模式投影频繁模式树

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基于Spatial-Spark海量网络空间数据分析与应用

基于Spatial-Spark海量网络空间数据分析与应用

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作者：高峰中国矿业大学

学位级别：硕士

数字城市是智慧城市重要的组成部分,也同时面临着海量空间数据获取、管理、分析和挖掘等挑战。移动互联网的发展使得网络空间数据呈现爆炸式增长,其中蕴含的信息对智慧城市建设有着重要的参考建议,然而这些数据存在着异质性、不规则性... 详细信息

数字城市是智慧城市重要的组成部分,也同时面临着海量空间数据获取、管理、分析和挖掘等挑战。移动互联网的发展使得网络空间数据呈现爆炸式增长,其中蕴含的信息对智慧城市建设有着重要的参考建议,然而这些数据存在着异质性、不规则性和海量性等特点,使得空间数据查询、空间数据挖掘和空间知识提取愈发难以处理。传统的空间分析工具面对上述需求往往捉襟见肘,本文对当前流行的并行计算框架Spark进行空间扩展,构建Spatial-Spark并行空间计算框架。以此为基础,对海量新浪微博POI进行同位模式挖掘,对全国新浪微博用户空间位置进行人口网络图分析,本文所作的工作和结论如下:(1)对 Spark RDD((Resilient Distributed Datasets)进行空间维度上扩展,对点、线和面构建了相应的Spatial RDD,支持海量空间数据读写、空间坐标转换和分区空间数据索引。提供空间拓扑查询、空间K邻居查询和空间连接查询三个常用的空间查询模块,通过搭建Hadoop/Spark计算集群,验证了 Spatial-Spark在处理海量空间数据方面的优势。(2)使用新浪微博API获取全国范围内微博POI数据,对其进行同位模式挖掘。首先分析同位模式挖掘算法的关键,使用Spatial-Spark对全连接算法进行并行化设计。对上海、武汉和重庆三市二阶模式进行比较,不同城市呈现不同模式;选择距离阈值d = 500m和空间参与度阈值0.6,对北京市微博POI类别进行同位模式挖掘,结果显示阶数越高越呈现商业聚集模式,其中最高六阶模式为(KTV,中餐厅,咖啡厅,甜品店,美容美发店,酒吧)。(3)根据全国新浪微博用户在2016年春节期间的空间位置数据,使用Spatial-Spark构建全国城市之间人口流动网络图。首先计算每个城市人口流入量、流出量和流入流出比,发现全国城市在春节期间人口流动呈现多样性;然后采用PageRank算法计算城市在人口流动网络图中的权重,发现城市权重与城市GDP发展的存在相关性,并根据权重将中心城市划分四个层次;最后对社群挖掘算法进行并行化改进,对人口流动网络图进行社群挖掘,发现城市联系紧密性与省份有关,地理位置对其影响很大,但也存在突破地理空间位置限制的城市。

关键词： Spatial-Spark 新浪微博同位模式网络分析

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基于街道网络的郑州市商业POI空间分布模式挖掘

基于街道网络的郑州市商业POI空间分布模式挖掘

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作者：谢兆鑫河南大学

学位级别：硕士

商业作为国家经济发展中的重要服务类业态,是城市经济活动中的重要组成部分。城市商业POI空间分布研究对于完善城市服务体系、开展城市商业规划和商业活动空间开发都具有重要意义。位置选择是商业POI投入运营前的主要考虑因素,商业POI... 详细信息

商业作为国家经济发展中的重要服务类业态,是城市经济活动中的重要组成部分。城市商业POI空间分布研究对于完善城市服务体系、开展城市商业规划和商业活动空间开发都具有重要意义。位置选择是商业POI投入运营前的主要考虑因素,商业POI所处地理位置往往决定其成败。现有的商业POI空间分布研究大多以单一方面研究为主,多数关注商业POI的分布密度,而对于其同位、混合等空间分布模式研究尚需提升。同时,随着人们消费模式的转变,加之受到近年来新冠疫情的影响,零售业正逐步变化转型。在上述背景下,本文以郑州市街道网络为分析单元,从同位分布、密度分布与混合度分布三个方面,对郑州市四环线内零售业商业店铺开展空间分布模式挖掘。首先对路网数据和POI数据进行筛选、去重并进行POI分类,定义统一投影坐标系后,开展POI点沿路网定位等数据预处理操作,结合空间同位熵CLQ(Co-location Quotients)、基于网络的核密度估计和香农熵等指标,按照研究区—行政区—商业中心—商业街区的分析尺度分析同位分布模式,并计算不同街道上的商业POI密度与混合度指标,挖掘其分布规律;并分析了同位分布与密度、混合度指标的空间关联特征。主要研究成果总结如下: (1)郑州市商业POI的空间同位模式分析。从宏观到微观,按照四个尺度对商业POI进行了同位模式挖掘,计算出各个研究尺度的商业POI全局同位熵GCLQ,与每两种不同类型商业POI的局部同位熵LCLQ。全局同位熵较为显著的商业POI包括建材店与家具店、专卖品店与百货商店、超市与消费品店。不同尺度下商业POI分布的局部同位熵结果呈现总体相似、局部差异的特征,其中建材店与家具店在大多数行政区及郑州火车站、郑东新区CBD商业中心,均在空间分布上互相接近;而超市与消费品店、专卖品店与百货商店的同位分布在不同尺度存在差异。 (2)郑州市商业POI的密度与混合度挖掘。应用基于网络的核密度分析方法,计算出商业POI总体分布密度及不同类型POI的分布密度。总体上,商业POI集中分布于二七广场及其附近郑州火车站区域,聚集了许多百货商场、购物中心和商业综合体;多数家具店和建材店位于中州大道、郑汴路、未来路和陇海快速路附近。采用香农熵指数计算了不同街道单元的商业POI混合度,总体上呈现中间高四周低、由中间向四周扩散的分布特征。 (3)郑州市商业POI同位模式与密度与混合度分布的空间关联特征。郑州市每类与其他店铺有同位关系的POI与相应分布密度和混合度的空间关联存在差异,几类同位类型店铺与分布密度呈现高—高分布,建材店与家具店LCLQ值大于1的点大多分布在密度值较高的路段上,多数集中于火车站—二七广场和中州大道、郑汴路、未来路和陇海快速路所围成区域;与混合度呈现高—高分布较为分散。以线性街道为分析单元,开展商业POI空间分布的同位、密度与混合度模式挖掘,有利于揭示城市商业POI在街道空间的分布规律,从而拓展基于POI的城市商业分布分析视角,优化城市商业POI规划布局,促进城市商业健康可持续发展。

关键词： POI数据香农熵同位模式网络核密度估计

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图数据库Neo4j下的POI同位特征提取

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测绘技术装备 2024年第3期26卷 88-94页

作者：张华湖南省第二测绘院湖南长沙410013

本文以图结构为基础,针对城市兴趣点(POI)在空间网络中的同位特征展开挖掘,突破了传统欧式空间下的各种限制。在理论方面,本文总结了图结构下的空间分布关联特征和挖掘方法,并与欧式空间进行对比,通过剖析Apriori算法,利用网络Voronoi... 详细信息

本文以图结构为基础,针对城市兴趣点(POI)在空间网络中的同位特征展开挖掘,突破了传统欧式空间下的各种限制。在理论方面,本文总结了图结构下的空间分布关联特征和挖掘方法,并与欧式空间进行对比,通过剖析Apriori算法,利用网络Voronoi图构建连接图结构和关联规则挖掘算法的桥梁,并采用同位模式判定方法进行图结构与欧式空间的比较分析;在实践层面,使用图数据库Neo4j存储、管理和处理图结构,充分发挥Neo4j在复杂关联数据处理方面的优势,提升了算法效率。另外,本文还利用Neo4j进行关联规则挖掘,验证了基于图结构的方法比欧式空间更适应城市POI结构特征的结论。

关键词：空间数据挖掘同位模式网络Voronoi图 Apriori算法

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