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基于核密度估计的新浪微博数据地理空间分析:以上海市为例
被引量：
2
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作者
Saqib Ali Haidery
万旺根
+3 位作者
曾本冲
naimat ullah khan
Muhammad Rizwan
Hidayat
ullah
《电子测量技术》
2019年第21期32-38,共7页
为了提取和分析中国上海的社交网络位置数据,通过使用KDE作为空间分析技术来探讨LBSN数据的应用,分析用户参与的新浪微博签到数据与城市特征之间的关系,更重要的是调查上海密集地区的人口密度,以便于相关部门更好地观察和管理。通过使...
为了提取和分析中国上海的社交网络位置数据,通过使用KDE作为空间分析技术来探讨LBSN数据的应用,分析用户参与的新浪微博签到数据与城市特征之间的关系,更重要的是调查上海密集地区的人口密度,以便于相关部门更好地观察和管理。通过使用新浪微博API收集了中国上海10个不同地区在2016年1月~3月期间的数据,并利用核密度估计对基于位置社交网络数据集的新浪微博用户的签到频率进行分析。研究结果表明,核密度估计方法为利用地理空间数据集进行空间模式建模提供了有益的见解。此外,与研究区域的副城区相比,中心城区的密度更大。由此得出结论:通过使用核密度估计技术,可以评估个体的签到行为以及更广泛的总体人口模式。该研究对城市功能及其环境影响、城市可持续性发展和基于城市人口密度的应急响应等领域都有一定的借鉴意义。
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关键词
社交媒体
LBSN
大数据
核密度估计
新浪微博
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题名
基于核密度估计的新浪微博数据地理空间分析:以上海市为例
被引量：
2
1
作者
Saqib Ali Haidery
万旺根
曾本冲
naimat ullah khan
Muhammad Rizwan
Hidayat
ullah
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海大学智慧城市研究院
出处
《电子测量技术》
2019年第21期32-38,共7页
基金
国家自然科学基金(61711530245)
上海市科委项目(18510760300)资助
文摘
为了提取和分析中国上海的社交网络位置数据,通过使用KDE作为空间分析技术来探讨LBSN数据的应用,分析用户参与的新浪微博签到数据与城市特征之间的关系,更重要的是调查上海密集地区的人口密度,以便于相关部门更好地观察和管理。通过使用新浪微博API收集了中国上海10个不同地区在2016年1月~3月期间的数据,并利用核密度估计对基于位置社交网络数据集的新浪微博用户的签到频率进行分析。研究结果表明,核密度估计方法为利用地理空间数据集进行空间模式建模提供了有益的见解。此外,与研究区域的副城区相比,中心城区的密度更大。由此得出结论:通过使用核密度估计技术,可以评估个体的签到行为以及更广泛的总体人口模式。该研究对城市功能及其环境影响、城市可持续性发展和基于城市人口密度的应急响应等领域都有一定的借鉴意义。
关键词
社交媒体
LBSN
大数据
核密度估计
新浪微博
Keywords
social media
LBSN
big data
KDE
Sina-Weibo
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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1
基于核密度估计的新浪微博数据地理空间分析:以上海市为例
Saqib Ali Haidery
万旺根
曾本冲
naimat ullah khan
Muhammad Rizwan
Hidayat
ullah
《电子测量技术》
2019
2
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