基于DBSCAN算法的民宿集群识别、分布格局及影响因素——以南京市为例

作者：马小宾; 侯国林^*; 李莉; 杨燕

来源：人文地理, 2021, 36(01): 84-93.

DOI：10.13959/j.issn.1003-2398.2021.01.011

• 民宿
• DBSCAN聚类算法
• 空间格局
• 影响因素
• 南京市

以南京市Airbnb网站民宿商家为例,综合利用DBSCAN聚类算法、空间变异函数、地理加权回归模型刻画南京市民宿的空间特征及影响因素。结果表明:(1)南京市民宿已经形成"25124"的5等级14集群格局,呈现"两横两纵"的"井"字形空间布局特征;(2)民宿密度分布存在空间异质性,各个街道之间存在较强的空间自相关,民宿密度分布受到系统自身的影响大于随机性因素的影响;(3)不同因素对民宿空间格局的作用方向和影响程度存在较大异质性,路网密度、公交站点密度、人口密度以及商品房平均价格表现出较强的正相关,距最近地铁站距离、超市商城密度、距4A级以上景区最近距离以及距4星级以上酒店最近距离表现为负相关,不同因素回归系数的分布空间差异显著。

• 单位
  南京师范大学中北学院; 南京师范大学; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心