Author Affiliations
1. 首都师范大学 三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京 1000481MOE Key Lab of 3D Information Acquisition and Application, Capital Normal University, Beijing 100048, China2. 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 1000482College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, Chinashow less
Fig. 1. Schematic diagram of block within the fourth ringroad of Beijing
Fig. 2. Schematic diagram of LDA topic model construction。。。
Fig. 3. Line graph of two methods to determine topic number in LDA model
Fig. 4. GVF in different classification numbers
Fig. 5. Block distribution within the fourth ringroad of Beijing by natural break method
Fig. 6. The proportion of three types of blocks in the structure of ring and administrative district within the fourth ringroad of Beijing
Fig. 7. The distribution of hierarchical clustering results and the histogram of mean value of various subjects in high mixed block
Fig. 8. The distribution of hierarchical clustering results and the histogram of mean value of various subjects in middle mixed block
Fig. 9. The distribution of hierarchical clustering results and the histogram of mean value of various subjects in low mixed block
序号 | 属性字段名称 | 数据类型 | 作用描述 |
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1 | OBJECTID | Integer | 唯一识别码 | 2 | 名称 | String | POI点名称 | 3 | x | Double | 经度 | 4 | y | Double | 纬度 | 5 | Type | String | POI类型 |
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Table 1. Introduction of POI Attributes within the fourth ringroad of Beijing in 2016
类别 | 名称 | 类别 | 名称 |
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1 | 茶座甜品 | 13 | 科研机构 | 2 | KTV | 14 | 培训机构 | 3 | 展览馆 | 15 | 体育场馆 | 4 | 公司企业 | 16 | 图书馆 | 5 | 大学 | 17 | 餐厅 | 6 | 风景名胜 | 18 | 文化宫 | 7 | 购物中心 | 19 | 基础教育 | 8 | 集市 | 20 | 银行 | 9 | 商铺 | 21 | 游乐园 | 10 | 酒吧 | 22 | 住宅区 | 11 | 酒店 | 23 | 医院 | 12 | 剧院 | | |
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Table 2. Categories of POIs within the fourth ringroad of Beijing in 2016
街区1 | 街区216 | 街区345 | 街区360 |
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POI类型 | 权重 | POI类型 | 权重 | POI类型 | 权重 | POI类型 | 权重 | 游乐园 | 10.33 | 风景名胜 | 7.45 | 商铺 | 13.99 | 商铺 | 17.8 | 商铺 | 6.82 | 游乐园 | 1.44 | 餐厅 | 7.49 | 住宅区 | 9.30 | 公司企业 | 6.62 | 公司企业 | 0.69 | 酒吧 | 5.83 | 餐厅 | 9.28 | 餐厅 | 3.41 | 茶座甜品 | 0.36 | 住宅区 | 5.57 | 公司企业 | 6.18 | 风景名胜 | 3.37 | 基础教育 | 0.20 | 茶座甜品 | 5.35 | 酒店 | 1.99 | 茶座甜品 | 3.30 | 商铺 | 0.17 | 购物中心 | 2.20 | 茶座甜品 | 1.48 |
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Table 3. Weight results of the first six POIs in typical blocks
主题1 | 主题2 | 主题4 | 主题7 | 主题12 | 主题14 |
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茶座甜品 | 风景名胜 | 酒吧 | 图书馆 | 购物中心 | 科研机构 | 餐厅 | 餐厅 | 餐厅 | 住宅区 | 商铺 | 商铺 | 商铺 | 酒店 | 茶座甜品 | 餐厅 | 餐厅 | 茶座甜品 | 培训机构 | 剧院 | 住宅区 | 商铺 | 茶座甜品 | 餐厅 | 公司企业 | 公司企业 | 商铺 | 银行 | 酒吧 | 基础教育 | 主题 15 | 主题 16 | 主题 17 | 主题 19 | 主题 20 | 主题 21 | 酒店 | 游乐园 | 公司企业 | 住宅区 | 体育场馆 | 大学 | 餐厅 | 茶座甜品 | 餐厅 | 商铺 | 餐厅 | 餐厅 | 商铺 | 公司企业 | 培训机构 | 餐厅 | 商铺 | 商铺 | 体育场馆 | 商铺 | 基础教育 | 公司企业 | 培训机构 | 茶座甜品 | 文化宫 | 购物中心 | 文化宫 | 酒店 | 公司企业 | 公司企业 |
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Table 4. Top 5 POIs of some topics in LDA modeling results
回归模型 | F | Sig. |
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高混合街区 | 16.706 | 0.000 | 中等混合街区 | 11.399 | 0.000 | 低混合街区 | 9.467 | 0.000 |
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Table 5. Significance of multivariate linear regression equation for three kinds of mixed block
| 变量 | 非标准化系数 | 标准误差 | 标准系数 | t | Sig. |
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高混和街区(R2=0.497) | (常量) | 17.763 | 0.549 | — | 32.336 | 0.000 | | 主题19 | -17.463 | 2.849 | -0.464 | -6.131 | 0.000 | | 主题20 | -6.754 | 3.210 | -0.151 | -2.104 | 0.037 | | 主题12 | 8.440 | 2.665 | 0.214 | 3.168 | 0.002 | | 主题4 | 9.335 | 2.683 | 0.241 | 3.479 | 0.001 | | 主题1 | -22.574 | 4.687 | -0.433 | -4.816 | 0.000 | | 主题21 | -7.635 | 2.113 | -0.304 | -3.614 | 0.000 | | 主题18 | -5.585 | 2.114 | -0.188 | -2.641 | 0.009 | | 主题13 | 7.611 | 3.118 | 0.160 | 2.440 | 0.016 | 中等混合街区(R2=0.361) | (常量) | 12.132 | 0.403 | — | 30.069 | 0.000 | | 主题19 | -8.329 | 1.575 | -0.366 | -5.289 | 0.000 | | 主题20 | -4.761 | 1.914 | -0.181 | -2.488 | 0.014 | | 主题17 | -5.142 | 1.869 | -0.186 | -2.750 | 0.007 | | 主题10 | 6.550 | 2.290 | 0.196 | 2.861 | 0.005 | | 主题22 | 5.275 | 2.331 | 0.160 | 2.263 | 0.025 | | 主题13 | 4.525 | 2.265 | 0.141 | 1.998 | 0.047 | 低混合街区(R2=0.425) | (常量) | 4.508 | 0.265 | — | 17.016 | 0.000 | | 主题5 | 20.417 | 4.915 | 0.396 | 4.154 | 0.000 | | 主题1 | 5.628 | 1.857 | 0.288 | 3.031 | 0.004 | | 主题3 | 11.469 | 4.556 | 0.243 | 2.517 | 0.014 | | 主题6 | 12.533 | 4.640 | 0.260 | 2.701 | 0.009 | | 主题2 | -2.460 | 1.014 | -0.236 | -2.426 | 0.018 |
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Table 6. Results of multiple linear regression for block mixing degree and 22 topics
模式类型 | 主题混合模式 |
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模式1(高1类) | 购物中心主题+住宅(商铺)主题+茶座餐厅主题+其他 | 模式2(高2类) | 医院主题+茶座餐厅主题+其他 | 模式3(高3类) | 住宅(商铺)主题+茶座餐厅主题+其他 | 模式4(高4类) | 大学主题+茶座餐厅主题+住宅(商铺)主题+其他 | 模式5(高5类) | 酒吧主题+茶座餐厅主题+其他 |
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Table 7. Mixed pattern of high mixed blocks
模式类型 | 主题混合模式 |
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模式1(中1类) | 公司企业主题+住宅(商铺)主题+银行主题+其他 | 模式2(中2类) | 公司企业主题+住宅(商铺)主题+其他 | 模式3(中3类) | 住宅(商铺)主题+公司企业主题+体育场馆主题+其他 | 模式4(中4类) | 公司企业主题+体育场馆主题+其他 | 模式5(中5类) | 休闲娱乐主题+公司企业主题+住宅(商铺)主题+其他 |
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Table 8. Mixed pattern of medium mixed blocks
模式类型 | 主题混合模式 |
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模式1(低1类) | 住宅(集市)主题+展览馆主题+其他 | 模式2(低2类) | 茶座餐厅主题+其他 | 模式3(低3类) | 风景名胜主题+其他 |
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Table 9. Mixed pattern of low mixed blocks