科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着我国城市化进程的加快，城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发，感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为，引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布（Labeled-LDA）模型，以概率方式识别城市功能区并进行精度评估。基于武汉市海量出租车GPS轨迹数据的实验表明，该方法能有效挖掘城市居民出行模式与城市功能区之间的潜在联系，识别典型的城市功能区并提供概率上的解释。
-
单位南京大学; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心; 江苏省地理信息技术重点实验室
