【摘 要】
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对社交媒体位置服务大数据进行时空数据挖掘能为城市规划、商业决策、用户行为分析等应用提供决策依据。基于新浪微博签到点数据,应用Knox指数进行时空交互性检验,确定合适的
【机 构】
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中国地质大学（武汉）信息工程学院,中国地质大学（武汉）公共管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41501439)
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对社交媒体位置服务大数据进行时空数据挖掘能为城市规划、商业决策、用户行为分析等应用提供决策依据。基于新浪微博签到点数据,应用Knox指数进行时空交互性检验,确定合适的时空分析尺度,并利用时空重排扫描统计方法分别在短时间尺度(时)和长时间尺度(天)下挖掘时空热点。结果表明:短时间尺度(时)和长时间尺度(天)的签到点都具有随着空间距离的增大,时空交互性逐渐增强的趋势;短时间尺度下的时空热点区域主要分布在主城区,覆盖半径集中在2~6km、时间集中在11:00—17:00,热点持续时长约为3~5h;长时间尺度下的时空热点主要集中在主城区,少量均匀分布在城外,覆盖半径集中在5~6km,时间集中在2016-02-07—2016-02-13,热点持续时长约为3~6d。
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