潜在的時空間活動構造:ソーシャルメディアチェックインデータによる都市内機能領域を推論するための新しいアプローチ【Powered by NICT】

Zhi Ye; Li Haifeng; Wang Dashan; Deng Min; Wang Shaowen; Gao Jing; Duan Zhengyu; Liu Yu

文献

J-GLOBAL ID：201702222438688442 整理番号：17A0298939

潜在的時空間活動構造:ソーシャルメディアチェックインデータによる都市内機能領域を推論するための新しいアプローチ【Powered by NICT】

Latent spatio-temporal activity structures: a new approach to inferring intra-urban functional regions via social media check-in data

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資料名：
巻： 19 号： 2 ページ： 94-105 発行年： 2016年
JST資料番号： W1541A ISSN： 1009-5020 CODEN： GISEBN 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：英語 (EN)

本論文では,中国,上海における年間の期間中に約一千五百万ソーシャルメディアチェックイン記録からのデータと機能領域を検出するための新しい低ランク近似(LRA)に基づくモデルを紹介した。一連の潜在構造の,潜在的時空間活動構造を同定した。これら構造を解釈するが,空間的および時間的活動パターンの間の根底にある関係を得ることができた。さらに,だけでなく低次元代表的な観測データを再現したが,同じ座標系における空間-時間的活動パターンを投影できる。K-meansクラスタリングアルゴリズムを用いて,時間的活性の組合せと直接注釈クラスタの五つの重要なタイプが得られ,日中diff erent時間で領域とdiff erent活性のグループ間の相関についての明確な描像を提供する。市販および移動支配領域に加えて,ここではまた,住宅地域,開発した住宅地開発住宅地の二種類を検出した。都市形態分析を用いてこれらのクラスターの空間分布を解釈した。結果は,同じ期間における政府計画である高度に一致し,このモデルはソーシャルメディアチェックインデータから機能領域を推定するために適用できることを示し,広い範囲の,都市計画,公共サービス,および位置に基づくレコメンダーシステムのような利益を得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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人工知能

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