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深圳先進院城市大數據研究獲進展

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-09-11 10:54:13 本文摘自:中國科學院網站

近日,中國科學院深圳先進技術研究院數字所副研究員范小朋課題組結合交通大數據和人口流動規律,提出了城市商圈的相對吸引力模型,避免了傳統依靠調查問卷的人工成本高、時間消耗大以及主觀隨意性等缺陷,商圈吸引力排名結果得到了深圳市零售商業行業協會的連續三年調查數據印證。相關成果被期刊Computers in Human Behaviors 接收。

該工作通過對深圳市全市15000余輛出租車的軌跡和交易數據的全樣本分析,在世界上首次把交通因素和人口因素結合在一起提出了城市商圈的相對吸引力模型。論文從地理信息和社會功能的角度明確給出了城市商圈的定義,通過對深圳市南山區15個典型商圈的交通、人口、面積、房地產、路網、社交點評等數據的分析,研發了基于人-機-物(Cyber-Physical-Social)融合的城市大數據處理系統,避免了傳統依靠調查問卷的人工成本高、時間消耗大,以及主觀隨意性等缺陷。

論文的商圈吸引力排名結果得到了深圳市零售商業行業協會的連續三年調查數據印證。論文50%~60%的商圈訪問量均來自5公里范圍內的消費者,從而提出了在中國深圳等大城市中商圈的四大分類模型:長期穩定型、零星爆發型、日夜對照型和新型綜合體型等,辨析了發展中人口密集的中國不同于西方等發達國家的城市商圈區別。

該工作歷時三年,課題組聯合香港理工大學和深圳職業技術學院共同完成該論文。該項目同時獲得國家科技部“973”項目“城市大數據三元空間協同計算理論與方法”和國家自然科學基金等的資助。

關鍵字:進展研究數據深圳

本文摘自:中國科學院網站

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深圳先進院城市大數據研究獲進展

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-09-11 10:54:13 本文摘自:中國科學院網站

近日,中國科學院深圳先進技術研究院數字所副研究員范小朋課題組結合交通大數據和人口流動規律,提出了城市商圈的相對吸引力模型,避免了傳統依靠調查問卷的人工成本高、時間消耗大以及主觀隨意性等缺陷,商圈吸引力排名結果得到了深圳市零售商業行業協會的連續三年調查數據印證。相關成果被期刊Computers in Human Behaviors 接收。

該工作通過對深圳市全市15000余輛出租車的軌跡和交易數據的全樣本分析,在世界上首次把交通因素和人口因素結合在一起提出了城市商圈的相對吸引力模型。論文從地理信息和社會功能的角度明確給出了城市商圈的定義,通過對深圳市南山區15個典型商圈的交通、人口、面積、房地產、路網、社交點評等數據的分析,研發了基于人-機-物(Cyber-Physical-Social)融合的城市大數據處理系統,避免了傳統依靠調查問卷的人工成本高、時間消耗大,以及主觀隨意性等缺陷。

論文的商圈吸引力排名結果得到了深圳市零售商業行業協會的連續三年調查數據印證。論文50%~60%的商圈訪問量均來自5公里范圍內的消費者,從而提出了在中國深圳等大城市中商圈的四大分類模型:長期穩定型、零星爆發型、日夜對照型和新型綜合體型等,辨析了發展中人口密集的中國不同于西方等發達國家的城市商圈區別。

該工作歷時三年,課題組聯合香港理工大學和深圳職業技術學院共同完成該論文。該項目同時獲得國家科技部“973”項目“城市大數據三元空間協同計算理論與方法”和國家自然科學基金等的資助。

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