基于POI數(shù)據(jù)中心體系識(shí)別與特征分析-以南寧為例

基于POI數(shù)據(jù)中心體系識(shí)別與特征分析——以南寧為例基于POI數(shù)據(jù)中心體系識(shí)別與特征分析——以南寧為例摘要：隨著城市的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的繁榮，各類POI（PointofInterest）數(shù)據(jù)不斷增加，成為城市的重要信息資源。本論文以南寧市為例，通過(guò)對(duì)POI數(shù)據(jù)的中心體系進(jìn)行識(shí)別和特征分析，旨在探討如何利用這些數(shù)據(jù)為城市規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更有針對(duì)性和實(shí)用性的參考。關(guān)鍵詞：POI數(shù)據(jù)；中心體系；特征分析；南寧市1.引言隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和地理信息技術(shù)的快速發(fā)展，POI數(shù)據(jù)作為城市重要的信息資源開始受到廣泛關(guān)注。POI數(shù)據(jù)不僅可以反映城市的發(fā)展變化和人群活動(dòng)，還可以用于城市規(guī)劃、交通研究、商業(yè)分析等領(lǐng)域。POI數(shù)據(jù)中存在著各類不同類型的地點(diǎn)，這些地點(diǎn)的分布和特征對(duì)于城市的發(fā)展具有重要的影響。因此，對(duì)于POI數(shù)據(jù)的中心體系識(shí)別和特征分析具有重要的研究?jī)r(jià)值。2.識(shí)別POI數(shù)據(jù)中心體系的方法2.1K-means算法K-means算法是一種常用的聚類分析方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)分成K個(gè)類別，使每個(gè)類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)到該類別的質(zhì)心的距離最小化，從而達(dá)到聚類的目的。對(duì)于POI數(shù)據(jù)的中心體系識(shí)別，可以將POI數(shù)據(jù)的位置坐標(biāo)作為輸入，利用K-means算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類劃分。2.2DBSCAN算法DBSCAN算法是一種基于密度的聚類分析方法，可以自動(dòng)識(shí)別不同密度的數(shù)據(jù)群組。對(duì)于POI數(shù)據(jù)的中心體系識(shí)別，DBSCAN算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度和距離關(guān)系，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同的簇。3.南寧市POI數(shù)據(jù)中心體系的識(shí)別與特征分析3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備首先，需要收集南寧市的POI數(shù)據(jù)，包括各類地點(diǎn)的類型和位置坐標(biāo)等信息?？梢酝ㄟ^(guò)爬取地圖網(wǎng)站或使用已有的POI數(shù)據(jù)集進(jìn)行獲取。3.2中心體系識(shí)別利用K-means算法或DBSCAN算法對(duì)南寧市的POI數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類劃分，識(shí)別出不同類型的中心體系。3.3特征分析通過(guò)對(duì)POI數(shù)據(jù)的特征分析，可以探索南寧市不同類型的中心體系的特征和影響因素?？梢苑治龈黝愔行捏w系的空間分布、周邊環(huán)境、交通便利度等特征，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法和可視化技術(shù)進(jìn)行展示和解釋。4.結(jié)果與討論通過(guò)對(duì)南寧市POI數(shù)據(jù)中心體系的識(shí)別和特征分析，可以得到不同類型地點(diǎn)的分布情況和特征信息。這些信息對(duì)于南寧市的城市規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的參考價(jià)值。例如，可以根據(jù)不同類型的POI中心體系的分布情況，合理規(guī)劃城市的交通網(wǎng)絡(luò)和商業(yè)中心的位置等。5.結(jié)論本論文以南寧市為例，通過(guò)對(duì)POI數(shù)據(jù)的中心體系識(shí)別和特征分析，探討了如何利用這些數(shù)據(jù)為城市規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考。結(jié)果表明，POI數(shù)據(jù)中心體系的識(shí)別和特征分析對(duì)于城市規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。參考文獻(xiàn)：[1]Yu,J.,Mei,T.,&Liu,J.(2017).Identifyingcentersinhumanurbanmobilitypatterns.ScientiaSinicaInformationis,47(10),1356-1369.[2]Guo,Y.,Huang,Z.,&Sun,M.(2016).Identifyingqualitycentersfromhumanmobilitypatterns.IEEETransactionsonMobileComputing,15(9),2146-2159.[3]Silva,T.R.,&Santos,M.Y.(2018).Identificationofurbancentersusingstatisticalanalysis