[发明专利]一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析领域,尤其涉及一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法。

背景技术

随着经济的飞速发展，一系列城市问题接踵而至，特别对于一些省会城市或者大都市来说，城市问题尤为严重。“城市病”作为发展中国家城市化的发展结果，表现为交通拥堵、住房紧张、供水不足、能源紧缺、环境恶化、就业困难等，这就给城市造成了负担，甚至制约了城市的发展，还容易引发市民的身心疾病等。

近年来，一些专家学者利用各种异构大数据进行“城市计算”，以此来解决城市化带来的问题。城市计算是一个交叉学科，是计算机科学中以城市为背景，与城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体地说，城市计算通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战(如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等)。其中，城市规划是城市计算主要涉及的应用之一。进行城市规划的前提条件是了解城市，并了解城市各功能区域的分布情况。城市功能区指的是土地使用功能、使用强度、土地利用方向、基准地价大体一致的区域，它们的集约利用程度和使用潜力也基本相同，比如文教区，商业区和住宅区等。

目前，国内外学者对于城市功能区的研究主要利用手机数据、浮动车数据以及POI数据等。其中，POI数据被广泛的用于城市功能区的发现中。POI数据，全称为Point of Interest，即兴趣点数据。在GIS系统中，一条POI数据可以是一个小区，一个店铺，一个公交车站等。一条POI数据包括名称、经纬度、详细地址、POI类别及联系电话等参数。近几年涉及到POI数据发现城市功能区的研究主要有：袁晶等在研究中提出了一个利用出租车GPS轨迹数据和区域POI数据构成的DPoF框架(即Discovers Regions of Different Functions)；杜润强等在解决无规律切换的手机停驻点时使用了POI数目最多的主题类作为小区的主题对相邻小区进行合并；于翔在研究中使用了公交IC卡刷卡数据以及POI数据构建了城市功能区识别模型(Discovering Zones of different Functions，DZoF)。

而手机基站的位置信息往往与Voronoi泰森多边形结合被用于分割城市基本单元。涉及到手机基站分割研究区域的研究主要有：Jameson L.Toole等在利用手机用户产生的动态数据识别土地使用和动态人口关系的时候利用了基站的位置信息对地图进行区域划分；Vícto Soto与EnriueFrías-Martínez提出使用手机基站网络产生的信息来自动识别划分土地使用情况的技术时也使用基站的位置信息对地图进行区域划分。

另外，POI数据包括的类型全面，涉及各个层面，且抓取十分方便，而其他一些数据往往比较难获取。当前，三大运营商的手机基站已经基本覆盖了整个中国。而且，为更好的服务群众，运营商的基站是根据人口的密集度和城市规划设立的。也就是说，在人口密集、高楼耸立的区域，基站的设置也会相对稠密，而在比较空旷的区域，基站的数量就会相应的减少。

可见，以往识别城市区域功能的研究使用的数据源主要包括浮动车数据、手机明细数据和兴趣点数据。浮动车数据包括城市出租车、公交车和地铁等交通工具的使用数据，这些数据依赖于城市的路网信息，只能将人类的活动定位到上车和下车的点，无法定位到人在上车前从哪里走来，下车后又走向哪里。手机的智能化程度，网络的广泛覆盖程度，微信的使用便利程度，形成了几乎人人都使用微信这一通讯手段进行联系的现况，短信和电话的使用量也因此正在逐渐减少。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法，能使用基于微信数据和兴趣点数据对城市各个区域的功能进行识别。为此，本发明提供以下技术方案：

一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、地图分割：将地图栅格化，并对所有栅格进行编号；根据手机基站位置分割地图,计算每个栅格中心与基站的距离，并规定栅格属于离它最近的基站，得到距离各基站距离最近的栅格号列表，以及各基站所占栅格数矩阵G；