【摘 要】
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在城市长时间发展过程中,由人为设计或自然原因形成了不同的功能区,承担不同的城市职能,如商业区、住宅区和娱乐休闲区。不同功能区往往有着不同的活动模式。了解城市功能区的分布有利于对城市布局做出合理的评价与调整,缓解交通压力。随着全球定位技术（Global Positioning System）与通信技术（International Comminication Technology）的快速发展与应用,各
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在城市长时间发展过程中,由人为设计或自然原因形成了不同的功能区,承担不同的城市职能,如商业区、住宅区和娱乐休闲区。不同功能区往往有着不同的活动模式。了解城市功能区的分布有利于对城市布局做出合理的评价与调整,缓解交通压力。随着全球定位技术（Global Positioning System）与通信技术（International Comminication Technology）的快速发展与应用,各种地理大数据出现在大众视野,如兴趣点（Points-of-interest）、手机信令数据、浮动车数据、签到数据等等。多源、海量、现势性高、高时空分辨的地理大数据蕴含着丰富的人类行为模式、城市结构、交通运行状态等信息。相比传统效率低、工作周期长、工作量大的实地调研或者遥感图像处理等工作。基于地理大数据的分析方法能全面、高效、精确地反映城市空间结构的发展变化。地理大数据的挖掘工作成为城市感知、智能规划的重要手段。本文实验目的是基于GloVe词嵌入模型挖掘不同种类兴趣点在地理空间中的上下文关系,使用最近距离原则构建功能区语料库获取词向量。基于K-Means方法在交通区（Traffic Analysis Zones）分类尺度上对城市交通区进行分类。在获取交通区的词向量时,使用POI的面积、活动强度属性作为加权因子对不同类别的POI进行加权求和提升城市功能区分类精度。经过实验分析,本文得到如下结论:（1）本文使用相同语料库构建方式与参数,基于word2vec模型获取POI类别的词向量,并将模型分类结果与GloVe模型分类结果做对比分析,结果发现,本文实验方法的精确率为90%,明显高于word2vec模型（）。（2）在构建GloVe模型的语料库时,最邻近POI个数对词向量的质量有显著影响。当临近个数限制在较小的范围内时往往能获取到质量较高的词向量。词向量维度对实验结果有重要影响。维度越高,不同种类的功能区分类精度越高。（3）引入面积加权因子能够显著提高如风景名胜、医疗服务、工业用地的识别精度。降低混合功能区的熵。（4）本文将GloVe模型与城市中分布较为广泛的POI数据结合,充分利用不同类别POI之间的空间上下文关系对成都市城市功能区进行分类。为城市空间结构的识别功能补充了新的理论知识与方法,研究成果可以为城市空间结构的研究提供参考。本文实验证明了GloVe模型在获取词向量时的优越性,并分析了模型参数优化问题做出了分析。充分考虑面积、活动强度对分类结果的影响。为城市功能区的识别研究提供了参考。
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