基于位置签到数据的城市人群分类方法及活动特征研究
位置大数据已经成为了解人们生活方式以及城市动态变化的一种途径.本文基于位置签到数据,提出一种不同于传统的以社会经济属性为依据的人群分类方法.利用签到数据的时间序列,构造矩阵模型,通过对用户签到活动的时间特征进行研究分析,识别出具有不同时空间行为特征的城市人群(静态居民、动态居民、通勤者以及访问者),从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空间结构提供一种新的视角.
城市人群分类 位置大数据 时间序列 矩阵模型
李妍羲 曾桂香 江荣贵 黄悦莹
电子科技大学资源与环境学院和大数据研究中心,四川成都,611731
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）