空间查询处理已经广泛地应用于基于位置的服务、设施选址等领域.提出一种新的空间查询:主题相关区域查询(topic-relevant region queries,T2R),该查询可以用于位置选址等空间决策分析.给定一个由空间特征对象集合R定义的主题T、查询窗口q,T2R查询返回不交叠的k个与主题最相关的区域,区域与主题的相关程度由区域内特征对象的数量结合其重要性进行计算.为了有效处理T2R查询,提出BSL,FR和SHR3种算法,其中SHR算法将高相关程度区域先聚类、再收缩以获得更优的剪枝效果.所提出的算法解决了给定查询窗口下对数据空间任意位置按主题相关程度进行排序的问题.利用真实与人工数据集进行了充分实验,评估了所提出算法在不同参数设置下的查询效率,通过针对实际主题的查询验证了T2R查询的有效性.
城市空间功能结构分析是城市地理信息领域的一个重要研究方向,正确分析空间功能可合理规划资源及方便居民利用城市空间.因此,文中提出时间敏感的城市功能区主题模式发现模型,用于分析随时间变化的城市动态功能区结构.模型中将城市空间网格化处理为多个空间单元,结合用户访问数据和兴趣点(Point of Interest,POI)数据对空间单元进行嵌入表示.在时间维度上对主题特征向量进行聚类后得到具有差异性的特征分布矩阵,完成时段划分.在空间维度上对具有类似特征分布的相邻区域进行合并,最终得到具有时间敏感性的城市功能主题模式.基于北京市共享单车轨迹数据和百度地图查询数据划分动态功能区,可视化展示功能区划分的合理性,并利用聚类评价指标验证文中模型的有效性.
