让数学有热度——合肥市(教育)名师工作室中学数学胡志杰工作室“热度空间”相关概念阐释

“合肥市(教育)名师工作室中学数学胡志杰工作室”领衔人胡志杰同志为全面贯彻党的教育方针,创新初中数学研修平台,对工作室建设进行了顶层设计:工作室名为“热度空间”;“让数学有热度”是核心理念;打造“热度课堂”是研究方向;“追求有热度的数学人生”是研修愿景;构建了“热度课堂”的评价体系,即“热度课堂”的六个维度教师的热情度、备课的精准度、课堂的调控度、学生的活动度、目标的达成度和资源的融合度。“热度空间”将引领一群数学人,在这里工作、学习和研修,从而培养出高素养的未来数学人才。

以提升空间热度为导向的上海花木-龙阳路绿道选线及优化研究

通过对2018年一周内(3月2631日)上海市中心城区百度热力图进行分时段统计分析发现:同一规划级别的城市中心在城市空间热度上存在着巨大差异,这与上海市现行城市规划中强化城市中央活动区、城市副中心以及地区中心的建设目标存在一定差距。为缩小同级别城市中心的空间热度差异,以提升空间热度为导向,选取空间热度较低的代表性地区上海市浦东新区花木-龙阳路副中心,以公共设施类POI(Point of Interest)核密度分布为基础、道路与交通设施类POI核密度分布为补充,进行绿道选线与优化结果分析。同时,根据人群空间热度,从绿地类型、使用时间2个维度,以及主轴线规划、副轴线规划、绿地斑块规划和夜间灯光设计4个方面提出花木-龙阳路副中心区绿道优化策略,在实现区域绿道覆盖率目标的基础上,通过绿道构建提升区域内部的连通性,进而提升空间热度。

基于社交媒体数据的“网红打卡地”空间布局及其相关因素分析——以北京主城区为例

“网红打卡地”的出现为城市空间规划和产业布局研究提供了新视角。基于小红书“打卡”笔记数据,将推送的打卡地划分为商业购物、人文景观、自然景观、美食餐饮、休闲娱乐和文化艺术6个大类,定量分析了北京市主城区内“网红打卡地”的热度和空间分布特征。结果表明,北京市主城区“网红打卡地”总体“圈层式”结构特征鲜明,呈核心—边缘扩散空间分布模式;各类打卡地之间在空间分布上存在较强的相关性且聚集程度较高,都市核心区是打卡热点区的核心依托区域。

从系统冗余到关系冗余——以江苏省靖江高级中学新校区为例

任何一个建筑都是由多个空间组合而成的,组合中会形成一定数量的冗余空间。建筑师的不同思维方式决定了不同的冗余特征。本文以江苏省靖江高级中学新校区为例,探讨从系统冗余到关系冗余中建筑思维及策略的转变。

移动互联网时代“网红空间”分布特征研究--以杭州市主城区为例

"网红空间"作为新兴的视觉消费空间,为移动互联网时代的城市空间研究提供了新的视角。文章基于抖音平台数据定量测度了杭州市主城区内"网红空间"的热度和空间分布特征。结果表明,杭州市主城区内"网红空间"分布呈现出多核集聚的格局,空间热度由中心城区向外围城区递减;"网红空间"的热点区域主要分布在城市的功能节点,不同区域内部空间的集聚特征具有明显的差异性。

基于联合特征和XGBoost的活动语义识别方法

针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特征;然后,使用经纬度信息通过具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法提取空间区域热度特征,将这些特征组成特征向量来刻画用户活动语义;最后,采用集成学习方法中的XGBoost算法建立活动语义识别模型。在FourSquare的两个公共签到数据集上,基于联合特征的模型比基于时间特征的模型在识别准确率上提高了28个百分点,与上下文感知混合(CAH)方法和时空活动偏好(STAP)方法对比,所提方法的识别准确率分别提高了30个百分点和5个百分点。实验结果表明所提方法与对比方法相比在活动语义识别问题上更加准确有效。

基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法优化研究

在网上各种信息呈现爆炸式增长的背景下,传统方法往往难以顾及用户兴趣,而导致查询无法体现个性化。针对这一问题提出一种基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法。首先对智慧城市平台下的用户历史瓦片浏览记录数据进行分析,并以热力图可视化形式展现出用户关注的热点区域,得出空间热度;然后根据属性查询中加入空间热度影响因子来影响兴趣点搜索结果,使搜索结果更加符合用户搜索意图,针对热点区域给不同用户以相应服务;以滕州市兴趣点为实验数据,使用Elasticsearch构建索引数据库,采用Web前端技术搭建搜索框架,经过实验对比分析发现,该方法能够有效地提高搜索的查准率,并且可随着数据量的丰富变得更加智能化。