功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要.目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点.该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合PO I数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用Skip-Gram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析.结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、快速有效地识别和理解一个城市的空间结构和功能配置以及城市功能区规划和地理空间分异研究具有参考意义.
功能区 兴趣点 Place2vec 自然语言处理 机器学习 白云区