基于兴趣点与签到的城市形态量化方法

城市由具有不同混合功能分布(形态)的区域构成,一个区域的功能结构可能包括学区、住宅区等多种成分,了解城市形态对城市的规划和治理具有重要作用.针对以往研究没有深度结合区域静态结构与动态特征的问题,提出一种新的城市形态量化方法,借助主题建模思想,将结构化签到模式视为区域的文档,区域间静态结构(包括区域内的兴趣点类别、消费成本以及服务满意度)的相似性视为文档间链接,区域形态视为主题.该方法使用最小生成树对城市进行区域划分,由基于模糊C-均值的算法度量区域间的静态相似性,利用关系主题模型(RTM),深入结合兴趣点静态信息,揭示人类社会活动与城市形态的动态内在联系,得到城市各区域混合功能分布.在纽约真实数据集上进行校验,实验结果表明,与现有模型相比,所提出的方法结果误差更小、效果更优.