基于POI数据和Place2vec模型的城市功能区识别研究

作者：郑至键; 郑荣宝; 徐嘉源; 王佳璆

来源：地理与地理信息科学, 2020, (04): 48-56.

• 功能区
• 兴趣点
• Place2vec
• 自然语言处理
• 机器学习
• 白云区 functional regions
• point of interest(POI)
• natural language processing(NLP)
• machine learning
• Baiyun District

功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用SkipGram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析。结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、...

• 单位
  伦敦大学学院; 广东工业大学