來自社交網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空大數(shù)據(jù)具有海量和高動態(tài)的特性,有效選擇時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行聚焦挖掘分析至關(guān)重要。以微博位置簽到數(shù)據(jù)為例,首先,對時(shí)空大數(shù)據(jù)空間聚類挖掘的有效選擇問題進(jìn)行了研究,針對社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)空數(shù)據(jù)不確定性問題,提出了時(shí)空大數(shù)據(jù)針對聚類挖掘的有效選擇方法。聚類挖掘有效選擇方法提出從空間、時(shí)間或?qū)傩缘染S度對時(shí)空大數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。然后,對分割得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行空間探索分析(exploratory spatial data analysis,ESDA),得到具有聚類挖掘潛力的數(shù)據(jù)集。最后,以武漢市微博位置簽到數(shù)據(jù)進(jìn)行商圈熱點(diǎn)探測為例,對提出的社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)空大數(shù)據(jù)聚類挖掘有效選擇方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,有效選擇方法可以得到挖掘效率和精準(zhǔn)性更高的時(shí)空數(shù)據(jù)集。 

【文章來源】：測繪地理信息. 2020年02期

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

技術(shù)路線

2）數(shù)據(jù)集格網(wǎng)關(guān)聯(lián)。將目標(biāo)區(qū)域劃分為若干個(gè)固定大小的格網(wǎng)，并給每個(gè)格網(wǎng)一個(gè)ID號。將待驗(yàn)證的樣本數(shù)據(jù)集分別與格網(wǎng)疊加，使數(shù)據(jù)集與格網(wǎng)關(guān)聯(lián)，并分別計(jì)算這些樣本數(shù)據(jù)集在每個(gè)格網(wǎng)中的簽到數(shù)量，過程如圖2所示。離散簽到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以簽到頻次為灰度的格網(wǎng)簽到數(shù)據(jù)集，既簡化了離散點(diǎn)狀數(shù)據(jù)，又保持了簽到數(shù)據(jù)時(shí)空特性和專題屬性特征，滿足空間探索性分析和數(shù)據(jù)挖掘的要求。3)ESDA分析。與格網(wǎng)關(guān)聯(lián)后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行空間自相關(guān)性分析，以確定數(shù)據(jù)集在空間上是否呈聚類分布。本文采用ArcGIS中Moran’I空間自相關(guān)分析方法，對于Moran’I指數(shù)，可用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量zscore值來檢驗(yàn)多個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系。

以新浪微博位置簽到數(shù)據(jù)商圈熱點(diǎn)探測為例，對本文時(shí)空大數(shù)據(jù)的有效選擇方法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自新浪微博2011年12月-2015年7月7日武漢境內(nèi)4 772 212條微博位置簽到數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集有效性驗(yàn)證的流程如圖3所示。1）屬性維度數(shù)據(jù)集。武漢高校眾多，高校類簽到數(shù)據(jù)量高達(dá)1 034 982條。由于大學(xué)生在各個(gè)假期的流動性很大，使得高校類簽到數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性增加，所以在進(jìn)行商圈熱點(diǎn)探測時(shí)應(yīng)考慮將其剔除，把剔除高校位置的簽到數(shù)據(jù)后剩下的簽到數(shù)據(jù)作為商圈熱點(diǎn)探測的一個(gè)樣本，稱為剔除高校類，用符號Dexcol表示，總微博簽到數(shù)據(jù)用Dall表示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2918344