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基于POI数据挖掘的科教文化空间特征分析研究——以广州市为例 被引量:9

Research on Spatial Characteristics of Science and Education Culture Based on POI Data Mining:Taking Guangzhou as an Example
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摘要 采用数据挖掘技术,从百度地图获取广州市的科教文化POI数据,利用最邻近距离指数法、核密度估计法、多距离空间聚类分析法,对广州市的科教文化分布进行分析,探讨科教文化服务的分布特征。结果表明:在空间集聚特征上,广州市的各类科教文化服务的NNI均小于1,呈现显著的聚集特征;在空间分布特征上,中心城区高度聚集,从中心城区向外围区逐渐发散;从空间多尺度特征上,聚集程度的增大趋势均呈现出现增加后减少的趋势。 Based on the data mining technology,the POI data of science and education culture in Guangzhou from Baidu Map is retrieved.The nearest neighbor index,Kernel density estimation method and multi-distance spatial cluster analysis method are used to analyze the distribution of science and education culture.The results show that in the spatial agglomeration characteristics the NNI of all kinds of science and education cultural services in Guangzhou are less than 1 and significant aggregation characteristic is represented;In the spatial distribution characteristics,the central urban area is highly concentrated,gradually diverging from the central city to the peripheral area;In the spatial multi-scale feature,the aggregation shows a trend of increasing and then decreasing.
作者 杨文杰 杜剑光 陈利燕 YANG Wenjie;DU Jianguang;CHEN Liyan(Guangzhou Urban Planning&Design Survey Research Institute,Guangzhou 510060,China)
出处 《测绘与空间地理信息》 2020年第4期28-30,共3页 Geomatics & Spatial Information Technology
基金 住建部科技计划项目(2017-KB-016) 广州市科技计划项目(201704020201) 广州市工信委项目——智慧广州时空信息云平台建设项目(GZIT2016-A5-147)资助。
关键词 数据挖掘 POI 科教文化 空间特征 data mining POI science and education culture spatial characteristics
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参考文献8

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