[发明专利]一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法

说明书

本发明提供一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，属于智慧城市规划的应用领域，为了从人类交互角度发现最佳的城市区域划分，本发明结合社交媒体签到数据和城市交通小区数据，并且对交互网络的拓扑结构增加了明确的空间约束，设计了一种具有空间约束的网络区域划分方法。该方法胜过了仅使用空间聚类的区域划分方法，能很好的提取人类交互行为影响下所形成的区域、比较人类交互区域与城市行政区划的关系，可为城市规划等领域提供决策支持。

技术领域

本发明属于智慧城市规划的应用领域，具体涉及一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法。

背景技术

地理学中的区域通常定义为地球表面的一些部分，具有使其独特于其他部分的某些特征。这些特征不仅仅与文化、经济、地形或政治相关，也与人流、信息流和商品流中的人类交互有关。在这方面，区域同时也是空间的分类，这种分类不仅能帮助管理公共资源，同时也能作为理解许多问题的框架。多种区域划分体系被广泛用于各种领域，包括地理学、心理学、城市规划和交通运输范畴等。例如，OMB(Office of Management and Budget)的地理学家研究了一种使用社会经济和人口统计数据的基于核的统计区；认知区域则已被心理学家在相对较大的尺度进行了研究；城市规划者则通过英国2001年人口普查数据中的迁移流动提出了经济功能区；交通运输研究者则通过捷克2010年人口普查数据设计了运输功能区。行政区划分是一个典型的例子，目前中国的行政区主要是由政府机构在数十年前决定的。然而，现有的区划是否仍能很好的反映现实则是不得而知的，因此提出一种新的划分作为辅助，以期更好的行政管理是有价值且合理的。

尽管如此，得到最佳的区域划分仍然不是简单的工作。目前基本有三种广泛使用的区域划分的方法：非空间聚类、空间聚类和网络划分。非空间聚类是基于属性的相似，也就是说具有相同属性的空间单元被聚为一类，不管他们是否空间上相邻。此外，考虑空间影响，通常有两种不同的方式。一方面，一旦区域得到了，就可以根据空间标准进行分割和融合的空间操作。另一方面，通过应用空间相似度测量，空间影响可以被潜在的加入到聚类过程中。这种空间区域划分的方法，对于理解空间分布和属性依赖性的模式是很有用的。但是，因为控制空间影响是很困难的，得到的区域可能是地理上呈片段化的。

空间聚类方法是通过融合相邻的空间单元得到的空间划分。因此在属性上，同一个区域内的空间单元，比不在同一区域内的更为相似。出于不同的目的很多空间聚类方法被提出了，但是其中大部分都不适用于区域划分。一个典型的例子是AZP(自动分区程序)法，该方法使用了试错法的最优化策略，包括三个步骤：首先随机选择n个空间单元作为核，并将其他单元就近分配，得到初始解；然后迭代地将空间单元重新分配给相邻的区域以精炼解，这样即可求得聚类开销最小的局部最优解；第三步，为了找到全局最优解，需要集成启发式策略如模拟退火或禁忌搜索等。这种区域划分方法可以用来得到特定数量的不规整形状区域，但是由于高计算开销而不能用于大量的空间单元。

网络划分法将网络划分为社区，这样不同社区节点之间的连接较期望弱。不同于前面概述的方法，这种区域划分法是从物理网络科学中引入的，以解决地理问题并使用空间网络，这些空间网络中的节点是空间单元、边则是人类交互，因而社区类似于区域。近来，随着地理技术的扩增，该方法被广泛应用于不同的数据以划分区域，例如用于人口普查数据中的通勤流、签到数据中的社交连接、电话拨打数据和钞票追踪数据。然而，大部分研究简单的将该方法直接用于了空间网络而不考虑空间对网络拓扑的作用，而且仅有很少的研究通过调整模块度或给边增加了地理权重来凸显空间的影响。

发明内容