城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出...城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。展开更多
文摘城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。