基于人群时空行为画像的社区精准规划策略——以南京阅江楼社区为例

在新型城镇化以人为本的价值导向下,城市发展愈发追求与市民真实活动行为的精准对接,以满足空间指标为主要目标的传统规划方法越来越难以满足市民对城市空间和设施供给的多样化需求,精准描摹人群时空行为特征并将其与空间设计相结合成为规划研究的趋势。文章以南京阅江楼社区为例,使用时空行为分析和人群画像的研究方法,对南京主城区社区人群的日常行为特征和需求进行刻画,据此归纳出三种活动需求与四类活动高发场所,提炼出五种典型的社区人群画像。最后,根据各类画像人群的需求探讨了主城区社区改造与城市公共设施规划的相应策略。

考虑用户时空行为的众包任务推荐方法

当前的时空众包任务推荐方法大都是针对有奖励约束、全职做众包任务的众包工人,忽略了有兴趣偏好、不受奖励约束完成任务的兴趣型众包工人,如何将众包任务推荐给这些兴趣型工人,是亟待解决的问题。针对此情况,提出考虑兴趣型时空众包工人的时空行为规律和兴趣偏好的推荐方法。引入基尼系数,在数据中筛选出兴趣型时空众包工人的数据,利用地理-社会关系模型的聚类方法对众包任务进行聚类,用高斯分析的马尔可夫模型预测众包工人在下一转移时间点可能到达各个地点的概率,把位于众包工人可能到达地点的任务按概率降序推荐给兴趣型工人。实验结果表明,所提方法有效提高了兴趣型时空众包任务的完成率。