一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法技术

本发明专利技术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，本发明专利技术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。

A spatial partitioning method for human activity networks

【技术实现步骤摘要】
一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法
本专利技术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。
技术介绍
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(OfficeofManagementandBudget)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。
技术实现思路
因此，本专利技术旨在利用海量微博签到数据，设计一种包含人类交互信息的区域网络模型，并基于此，研制一种具有空间约束的网络划分法。在这项专利技术中，明确地给人类活动交互网络的增加了空间约束条件，也就是说，本专利技术引入了一种空间影响系数k，通过移除拓扑距离大于k的边来约束网络。基于此，本专利技术不仅避免了对网络空间本质性的忽视，还提供了一种易于控制的考察空间对划分区域影响的潜在方法。具体来说，本专利技术使用社交媒体签到数据构造了反映人类活动行为的加权空间交互网络，该网络以交通小区为节点，交通小区之间的空间交互行为作为边；其次，本专利技术提出了一种具有空间约束值k的网络划分方法，即在给定的空间影响系数k下通过最大化网络模块度来获得一个最佳区域划分；第三，利用ARI与AMI指数，通过统计比较不同空间影响系数k下的最佳划分，识别最佳空间影响系数k下的最佳划分。通过实验，本专利技术的划分结果也与使用空间聚类方法的结果进行了比较，证明了本专利技术的适应性与优越性。本专利技术的技术方案如下：一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，包括人类活动交互网络模型的构造以及利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域；所述人类活动交互网络模型的构造过程包括以下步骤：步骤1.1、对微博签到数据进行坐标系纠正，将纠正过的数据以签到用户为单位，按时间顺序构造签到轨迹；步骤1.2、用签到轨迹构建签到网络，其中网络节点是签到位置，边是将两个签到位置连接起来的轨迹片段，边的权重是由经过的轨迹片段数决定的；步骤1.3、将签到网络叠置在TAZ数据上，通过空间求交操作，每一条边都被标记为跨越TAZ或在同一TAZ内的，然后移除同一TAZ内的边，而保留了跨越TAZ的边，并将两个TAZ之间多条签到网络边合为一条，权重为其总和；根据以上步骤得到人类活动交互网络，即TAZ网络，节点是TAZ，边是上述得到的跨越TAZ的边。所述利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域过程中，通过将网络模块度最大化来分割网络：引入空间影响系数k，通过将拓扑距离大于k的边移除来实现空间约束；k值为整数，最小值为1，最大值为网络的直径；k值越大，空间约束越弱；k值越小，空间约束越强；当k值为1时，网络退化为空间1阶拓扑连接网络；当k值为网络直径时，网络结构不发生变化。所述利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域，具体包括以下步骤：步骤2.1、对TAZ网络，计算拓扑距离矩阵，其中两个交通小区若相邻则其拓扑距离为1；在拓扑距离矩阵基础上，通过将拓扑距离大于k的边移除实现空间约束操作；步骤2.2、按下式[1]计算网络中所有边的边介数，其中e为TAZ网络中的边，i、j为网络节点，即TAZ，V为TAZ集合，bij为原签到网络中从TAZi到j的加权最短路径数，bij(e)为其中经过边e的加权最短路径数；然后移除具有最大边介数的边；每次移除边后，检查是否产生了新的社区；若无，由于网络结构发生了变化则需要对所有边重新计算边介数；否则进入下一步；边介数(e)＝∑i,j∈Vandi≠jbij(e)/bij[1]步骤2.3、由于产生了新的社区，故需按照如下公式[2]计算当前网络的模块度Q，其中m为TAZ网络总边权，C是TAZ社区，P为社区集，i、j为TAZ网络节点，Aij是TAZ网络中ij之间边权，ki(或kj)为i(或j)的加权度；当新模块度Q和对应社区划分被保存了，则重新进行第二步直到网络完全被划分为单独的点；最终，找到最大的模块度，其对应的社区就是最佳区域的划分；基于步骤2.1-2.3，得到空间影响系数k下的最佳区域划分；Q(P)＝1/2m∑C∈P∑i,j∈CAij-ki*kj/2m[2]。基于步骤2.1-2.3，通过确定最佳k值得到全局意义上的最佳划分区域；具体过程如下：计算不同k值下的区域划分与实际行政区划的ARI和AMI指数，指数越大一致性越强，最大值对应的系数k就是最佳空间约束值，对应的划分就是全局意义上的最佳区域划分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，其特征在于：包括人类活动交互网络模型的构造以及利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域；所述人类活动交互网络模型的构造过程包括以下步骤：步骤1.1、对微博签到数据进行坐标系纠正，将纠正过的数据以签到用户为单位，按时间顺序构造签到轨迹；步骤1.2、用签到轨迹构建签到网络，其中网络节点是签到位置，边是将两个签到位置连接起来的轨迹片段，边的权重是由经过的轨迹片段数决定的；步骤1.3、将签到网络叠置在TAZ数据上，通过空间求交操作，每一条边都被标记为跨越TAZ或在同一TAZ内的，然后移除同一TAZ内的边，而保留了跨越TAZ的边，并将两个TAZ之间多条签到网络边合为一条，权重为其总和；根据以上步骤得到人类活动交互网络，即TAZ网络，节点是TAZ，边是上述得到的跨越TAZ的边。

【技术特征摘要】
1.一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，其特征在于：包括人类活动交互网络模型的构造以及利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域；所述人类活动交互网络模型的构造过程包括以下步骤：步骤1.1、对微博签到数据进行坐标系纠正，将纠正过的数据以签到用户为单位，按时间顺序构造签到轨迹；步骤1.2、用签到轨迹构建签到网络，其中网络节点是签到位置，边是将两个签到位置连接起来的轨迹片段，边的权重是由经过的轨迹片段数决定的；步骤1.3、将签到网络叠置在TAZ数据上，通过空间求交操作，每一条边都被标记为跨越TAZ或在同一TAZ内的，然后移除同一TAZ内的边，而保留了跨越TAZ的边，并将两个TAZ之间多条签到网络边合为一条，权重为其总和；根据以上步骤得到人类活动交互网络，即TAZ网络，节点是TAZ，边是上述得到的跨越TAZ的边。2.根据权利要求1所述的一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，其特征在于：所述利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域过程中，通过将网络模块度最大化来分割网络：引入空间影响系数k，通过将拓扑距离大于k的边移除来实现空间约束；k值为整数，最小值为1，最大值为网络的直径；k值越大，空间约束越弱；k值越小，空间约束越强；当k值为1时，网络退化为空间1阶拓扑连接网络；当k值为网络直径时，网络结构不发生变化。3.根据权利要求2所述的一种具有空间约束的人类活动网络区域划分方法，其特征在于：所述利用构造的网络模型进行具有空间约束的网络划分，以提取最佳划分区域，具体包括以下步骤：步骤2.1、对TAZ网络，计算拓扑距离矩阵，其中两个交通小区若相邻则其拓扑距离为1；在拓扑距离矩阵基础上，通过将拓扑距离大于k的边移除实现空间约束操作；步骤2.2、按下式[1]计算网络中所有边的边介数，其中e为TAZ网络中的边，i、j为网络节点，即TAZ，V为TAZ集合，bij为原签到网络中从TAZi到j的加权最短路径数，bij(e)为其中经过边e的加权最短路径数；然后移除具有最大边介数的边；每次移除边后，检查是否产生了新的社区；若无，由于网络结构发生了变化则需要对所有边重新计算边介数；否则进入下一步；边介数(e)＝∑i，j∈Vandi≠jbij(e)/bij[1]步骤2.3、由于产生了新的社区，故需按照如下公式[2]计算当前网络的模块度Q，其中m为TAZ网络总边权，C是TAZ社区，P为社区集，i、j为TAZ网络节点，Aij是TAZ网络中ij之间边权，ki(或kj)为i(或...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾涛，喻雪松，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42