出租车数据能够反映居民出行的时空分布特征,与房价有密切关系。本文通过爬取链家网上公开的大连市房价数据,采用Kriging法对房价数据进行插值,生成大连市住宅价格分布图;通过获取出租车的乘降点数据,采用K-means法对乘降点数据进行聚类,得出居民出行区域的空间分布特征。通过对出租车乘降点空间分布数据与住宅价格数据的相关性进行分析,发现居民出行活动密集、频繁的区域,其周围的房价普遍偏高。实验结果表明房价与出租车数据呈正相关,对利用出租车数据研究房价具有重要意义。
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