【摘 要】
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当今世界,收缩城市作为一种全球性、地方性、复杂性、多维性的现象,逐渐引起学界和社会广泛关注。基于此,论文以粤港澳大湾区城市群中9座地级市为例,从经济、人口、空间地理
【机 构】
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哈尔滨工业大学经济与管理学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“数据科学对社会科学转型的重大影响研究”(17ZDA030).
论文部分内容阅读
当今世界,收缩城市作为一种全球性、地方性、复杂性、多维性的现象,逐渐引起学界和社会广泛关注。基于此,论文以粤港澳大湾区城市群中9座地级市为例,从经济、人口、空间地理、行政4个维度出发,通过2008-2017年各城市统计面板数据、灯光遥感数据DMSP/OLS的采集,初步建立了由44项潜在反映收缩城市特征的指标组成的识别体系。在此基础上,论文利用无监督学习中的K均值聚类算法与定量方法中的因子分析等方法划分了城市类别,并通过定性分析初步探究了其中收缩城市的形成原因。结果显示:根据论文最终构建的收缩城市综合识别体
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