| 基于大数据的城市居民职住锚点计算方法研究 |
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| 引用本文： | 高 硕,王铭扬,鲁 旭,茅明睿.基于大数据的城市居民职住锚点计算方法研究[J].室内设计,2017(1):31-37. |
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| 作者姓名： | 高 硕 王铭扬 鲁 旭 茅明睿 |
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| 作者单位： | 北京城市象限科技有限公司，助理工程
师，gaos@urbanxyz.com,北京师范大学物理系，访问学者,北京城市象限科技有限公司，高级工程师,北京城市象限科技有限公司，高级工程师 |
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| 摘 要： | 居住和就业是两个重要的居民时
空行为要素，通勤行为规律能够直接反映城
市空间结构特征，而大数据的发展对城市职
住通勤研究提供了新的数据源与方法论。本
文通过比较分析各个居民职住锚点计算方
法，针对网络位置大数据提出基于密度的聚
类算法；并以北京市东部及北三县地区为例
进行案例分析。结论发现：基于密度的聚类
算法速度快、准确度高，适合网络大数据在
城市研究中的应用。
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| 关 键 词： | 城市 大数据 锚点 算法 职住 通勤 |
Research on Residence-and-Work Anchor Points Algorithm with Big Data in Urban Research |
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| GAO Shuo,WANG Mingyang,LU Xu and MAO Mingrui.Research on Residence-and-Work Anchor Points Algorithm with Big Data in Urban Research[J].Interior Design,2017(1):31-37. |
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| Authors: | GAO Shuo WANG Mingyang LU Xu and MAO Mingrui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Urban Big Data Anchor Points Algorithm Residence-and-Work Commute |
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