文献类型：期刊文章

作　　者：罗茜[1] 焦利民[1,2,3]

LUO Xi;JIAO Limin(Department of Geography and Land Resources,School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University,Wuhan 430079,China;Key Laboratory of Geographic Information System,Ministry of Education,Wuhan University,Wuhan 430079,China;Wuhan University Key Laboratory of Digital Mapping and Territorial Information Engineering,Ministry of Natural Resources,Wuhan 430079,China)

机构地区：[1]武汉大学资源与环境科学学院地理科学与国土资源系,武汉430079 [2]武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉430079 [3]武汉大学数字制图与国土信息应用工程自然资源部重点实验室,武汉430079

出　　处：《时空信息学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41971368);国家重点研发计划项目(2017YFA0604404)。

年　　份：2023

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：86-94

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：探究城市人群活动模式有助于理解人群与城市空间的交互作用及影响机制。本文以武汉都市发展区为例,基于腾讯位置大数据,利用Tucker张量分解法和K-means聚类挖掘城市人群活动模式特征。结果表明:①用张量分解法处理地理位置大数据从多维度揭示城市人群活动时空模式是有效的;武汉都市发展区人群活动可分解为三种每日时间段模式、两种日常周期模式和五种地理空间模式,反映出武汉城市人群活动在时间段、周期和空间上存在显著差异。②得到四个层次空间结构,呈现为城市中心依次向外的圈层结构,各个聚类中以生活服务、购物服务、公司企业三种兴趣点功能为主。本研究可为优化城市管理和空间规划决策支持提供参考。

关 键 词：腾讯位置大数据  城市人群活动  时空分布  Tucker张量分解  武汉都市发展区  

分 类 号：TP311.13] P208[计算机类]