郑州主城区公园绿地可达性与访问偏好匹配度的空间格局研究

现有对城市公园绿地利用的评价多从人均公园绿地面积、绿地覆盖率等指标衡量,忽略了对绿地使用者(城市居民)的关注,致使很难真正从评价结果得知公园绿地的空间配置是否合理。从公园绿地的可达性与居民的访问偏好等要素着眼,探究两者匹配程度,采用腾讯宜出行及百度规划路径时间等开源大数据,更具客观性、真实性地评价了郑州主城区公园绿地。结果表明:郑州主城区街旁绿地访问密度均值最高,专类公园访问密度均值最低,街旁绿地可达性高,社区公园次之,专类公园可达性在部分区域较好。郑州主城区公园绿地整体利用匹配度较差,其中综合公园利用匹配度最高,社区公园与街旁绿地次之,分布在郊区的专类公园匹配度最低,未能被妥善利用。绿化程度、社会活力、地价、绿地面积和形态指数对城市公园绿地的利用匹配度有影响,但对不同种类的公园绿地影响程度不同。因此,可以有选择地提高这些指标来改善相应公园绿地的利用匹配度。

基于隐马尔可夫模型的用户兴趣漂移模式发现方法

把隐马尔可夫模型引入到兴趣漂移模式发现方法中,采用概念漂移的思想处理用户兴趣的漂移,拓展了隐马尔可夫模型的应用领域,提出了基于隐马尔可夫模型的用户兴趣漂移方法,由此可以发现用户带有兴趣的漂移模式,反映用户的访问偏好.

基于用户行为分析的精准营销探讨

对内蒙古联通在移动互联网业务中采用的创新性技术和精细化运营手段进行研究,通过深度挖掘网关日志数据,实现对用户访问、搜索、下载、应用等偏好和访问习惯的有效分析,从而实现了初级阶段移动互联网精细化营销和决策支撑。

网络地理信息服务中用户空间访问聚集行为研究

研究网络地理信息服务用户的访问行为,有利于了解用户地理信息兴趣、实现按需服务。本文基于全空间信息系统建模的理论,构建用户-访问城市关系网络,研究用户访问的空间聚集性。顾及到关系网络中行为关系强度的表达需要同时考虑用户访问行为、城市关联关系和城市结构,仅用单一的用户访问行为数据会存在偏差,本文提出了基于矩阵分解的数据融合方法,对网络地理信息服务中用户访问数据、城市关联数据以及城市的POI(兴趣点)数据进行融合,表达用户-城市访问关联强度。在此基础上,基于关系网络聚类方法实现用户的聚集模式挖掘。考虑到只以空间距离实现聚类的方法无法兼顾关系网络中用户对不同城市的访问偏好特征,本文在FCM(模糊C均值聚类算法)的基础上以用户对城市的访问概率定义访问偏好提出PFCM算法,同时兼顾关系网络中城市间的空间距离和访问行为关系强度,减小聚类结果的偏差。本研究通过用户访问的空间聚类表达用户访问的空间兴趣偏好,有助于理解用户访问行为与城市之间的相互关系,为网络地理信息服务在数据缓存和提前推送等方面的性能提升提供指引,从而更好的服务于用户访问。