利用导航大数据挖掘城市热点区域关联性
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析周 博1，马林兵2*（1.广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060；2.中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275）摘 要：借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征，进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互。
结果显示：节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同，其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异。
城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象，并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征。
关键词：复杂网络；热点区域；出租车轨迹；空间交互；深圳市中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）06-0115-04城市热点区域是居民出行起讫点较集中、交通流量较大，并能吸引居民频繁到访的区域，热点区域的时空分布和内在联系是城市规划、交通和应急等政府部门行使特定职权、配置公共资源的重要参考，同时也是推进城市治理体系和治理能力现代化过程中的决策依据。
空间中任何事物都不是孤立存在的，其必以物质、能量、信息等形式在空间不同位置之间发生着作用和联系，这种地理过程被称为空间交互[1]。
复杂网络作为一种描述自然、社会及工程技术中相互关联的理论，其严谨的数理知识体系和全面的基础统计指标，为研究现实网络系统的空间交互提供了全新视角[2]。
近年来，随着时空轨迹数据的可获取性增强、数据挖掘技术的推广应用和城市地理学的网络转向，促使城市热点区域[3-4]、城市功能及网络结构[5-9]成为地理学、城市规划等学科的研究热点。
现有城市热点区域研究多是基于移动定位大数据讨论热点区域如何识别、分布和演变，网络结构相关研究主要集中在宏观位序关系、节点联系特征和时序变化等方面。
带有时空标记的、个体粒度的出租车轨迹数据具有空间交互特性，其累积效应在某种程度上就是热点区域的空间表现。
学术界很少从复杂网络视角将出租车流动的交互行为嵌入到居民出行的地理空间，缺乏对出租车轨迹映射的热点区域空间交互关系进行全面定量表达以及微观地理解释。
大数据分析如何助力智慧城市建设
CPEB蛋白家族在衰老和肿瘤中的翻译调控作用摘要：在减数分裂过程，母性遗传的mRNAs的激活机制是细胞质多聚A尾的延伸，而母性遗传mRNAs是以短多聚A尾形式储存的沉默型转录子。
一个命名为CPEBs的RNA结合蛋白，通过招募翻译抑制元件或细胞质多聚腺苷酸化元件到它们的目标mRNA而直接调控细胞质的多聚腺苷酸化过程。
近年来，大量的研究表明CPEBs蛋白不仅在各种躯体组织中都有表达，而且在成体器官基因的时空表达调控过程具有至关重要的作用。
CPEBs蛋白的“新”的功能包括调控衰老和增殖的平衡，调控病理表现以及肿瘤的发生发展。
在这篇综述里，我们总结了目前已知的CPEBs蛋白家族的功能，主要包括调控细胞增殖，调控并激活其目标mRNAs的机制。
正文：非洲爪蟾蜍卵母细胞在减数分裂过程的转录水平沉默是最早发现的基因表达调控的机制，而该机制就是细胞质中mRNAs通过多聚A尾长度的改变而进行翻译调控。
因此，细胞质中的少量的母性遗传的以短多聚A尾结构形式储存的沉默型或者抑制型转录子mRNAs通过黄体酮这种激素的刺激作用而被激活的母性遗传的mRNAs。
在翻译沉默的非洲爪蟾蜍卵母细胞中首次发现的细胞质mRNAs多聚A尾长度的改变来调控蛋白翻译是基因表达调控中最重要的一个机制。
少量的母性遗传的mRNAs被激活之后通过编码诸如mos或者cyclinB1这些因子而重新启动在前I期被抑制的减数分裂。
在细胞质中，这些母性遗传的mRNAs在黄体酮这种激素的刺激下会发生多聚腺苷酸化而被反应性激活。
这些母性遗传mRNAs在被激活之前是一个具有短的多聚A尾结构的沉默型或抑制型的转录子。
而这些转录子可以募集被命名为细胞质多聚腺苷酸化元件的顺式作用元件到3’端非编码区。
识别这些特异性的mRNAs的是CPEB结合蛋白（CPEB1），这些蛋白可以特异性地结合mRNAs亚群并将其进行多聚腺苷酸化从而参与蛋白的翻译调控。
像其他这类参与翻译调控过程的因子一样，CPEB1也是在非洲爪蟾蜍的卵母细胞中首次被发现的。
基于POI大数据的沈阳餐饮空间格局分析
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第2期2021年2月Vol.44， No.2Feb.， 2021基于POI 大数据的沈阳餐饮空间格局分析杜平(辽宁省自然资源事务服务中心辽宁省基础测绘院，辽宁锦州121000)摘要：民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用，也 让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界关注的焦点之一。
本文利用Python 和百度地图API 接口从百度地图爬取了沈阳市区的24 644条餐饮POI 数据，通过标准差椭圆法、核密度分析、最近邻指数分析对沈阳市区餐饮的方向性和聚集性进行了分析，得出沈阳市区餐饮空间格局数据，以便为沈阳餐饮的管理提出合理化建议。
关键词：兴趣点；餐饮；空间格局；影响因素；超图中图分类号：P208 文献标识码：A文章编号：1672-5867( 2021) 02-0130-05Analysis of Shenyang Food Space Pattern Based on POI Big DataDU Ping(Natural Resources Affairs Service Center of Liaoning Province , Basic Surveying and Mapping Institute ofLiaoning Province , Jinzhou 121000, China )Abstract ：Since the ancient times, the catering industry has been an inseparable industry from social life, from the site selection anal ysis of catering facilities, to the impact of business after the operation of catering facilities, to the food traceability work based on health and safety considerations. The attributes of geographical location play an important role, and the research on the spatial charac teristics of catering POI has become one of the focuses of the current industry and academic circles. So this article uses Python and Baidu map API interface to crawl 24 644 catering POI data of Shenyang City from Baidu map, Through the standard deviation ellipsemethod, nuclear density analysis, nearest neighbor index, the directionality and aggregation of catering in Shenyang city were ana lyzed, and the catering space pattern in Shenyang was obtained, in order to provide rational suggestions for the management of Sheny ang catering.Key words : POI ; food ； spatial pattern ； influencing factor ； SuperMap0引言民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不 可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运 营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食 品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用,也让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界的关注焦点 之一。
基于地理位置数据的大数据分析方法研究
基于地理位置数据的大数据分析方法研究在当今数字化的时代，数据如同潮水般汹涌而来，而地理位置数据作为其中的一个重要组成部分，正以其独特的价值和潜力引发着广泛的关注和研究。
无论是城市规划、交通管理、商业营销还是公共安全等领域，基于地理位置数据的大数据分析都发挥着越来越关键的作用。
地理位置数据，简单来说，就是与地理位置相关的信息，比如经纬度坐标、地址、区域名称等。
这些数据通常来源于各种设备和系统，如智能手机、GPS 导航设备、社交媒体、物联网传感器等。
它们的大量积累和快速更新为我们提供了丰富的信息资源，但如何有效地挖掘和利用这些数据，以获取有价值的洞察和决策支持，却是一个具有挑战性的任务。
要进行基于地理位置数据的大数据分析，首先需要解决数据采集和整合的问题。
由于数据来源的多样性和复杂性，可能存在格式不一致、精度不同、重复或缺失等情况。
因此，需要建立一套完善的数据采集机制和数据清洗流程，以确保数据的质量和可用性。
同时，还需要将不同来源的数据进行整合和关联，形成一个统一的数据集，以便进行后续的分析。
在数据处理方面，常用的方法包括空间索引和空间聚类。
空间索引是一种用于快速检索和定位空间数据的技术，它可以大大提高数据查询的效率。
例如，R 树、四叉树等都是常见的空间索引结构。
空间聚类则是将地理位置相近的数据点归为一组，以便发现数据中的空间分布模式。
通过空间聚类，可以识别出热点区域、冷点区域以及数据的聚集趋势等。
接下来是数据分析方法。
其中，空间统计分析是一种重要的手段。
它可以用于描述和分析地理位置数据的分布特征、空间自相关性等。
例如，通过计算莫兰指数可以判断数据在空间上是否存在集聚或分散的趋势。
此外，回归分析也经常被应用于地理位置数据的分析中，比如建立线性回归模型来预测某个区域的房价或销售量与地理位置因素之间的关系。
地理信息系统（GIS）也是进行地理位置数据分析不可或缺的工具。
GIS 可以将地理位置数据与地图进行结合，直观地展示数据的空间分布和变化情况。
如何判断主题热点是否存在延续性
如何判断主题热点是否存在延续性•主题热点的定义和特点•判断主题热点是否存在延续性的方法•主题热点延续性的表现形式目•主题热点是否存在延续性的案例分析•主题热点是否存在延续性的实践意义录的焦点话题。
2. 广泛性主题热点往往涉及到多个领域和方面，具有广泛的影响力和关注度。
1. 时效性主题热点通常是在一定时间段内集中出现的，具有一定的时效性。
3. 持续性一些主题热点可能会持续一段时间，期间会不断有新的相关议题、事件或现象出现，延续其影响力。
5. 可塑性主题热点往往是可以被塑造和引导的，不同的人群和利益相关者可以围绕同一主题热点表达不同的观点和立场。
4. 多变性主题热点在不同的时间段内可能会发生变化，表现出不同的特点和影响力。
1. 社会议题的引导作用主题热点能够引发公众的广泛关注和讨论，从而对社会议题的形成和演变产生重要影响。
主题热点往往能够引导舆论的方向和强度，成为媒体和公众关注的焦点。
主题热点可以成为经济和文化产业的创新源泉，推动相关产业的发展和进步。
主题热点可以为政策制定者提供重要的参考依据，帮助他们了解民意和社会需求，制定更为科学合理的政策。
2. 舆论的导向作用3. 经济和文化产业的驱动作用4. 政策制定的参考作用主题热点的重要性03利用时间序列分析方法，预测未来一段时间内主题热点是否可能持续。
01总结过去主题热点的发生规律，分析热点出现的周期和持续时间。
02对比历史数据，观察当前主题热点与过去热点的异同点。
分析主题热点的历史数据观察相关新闻报道01收集相关新闻报道，了解媒体对当前主题热点的关注程度。
02观察新闻报道的频率和数量，分析热点是否受到媒体的高度关注。
03观察新闻报道的角度和内容，分析热点是否有新的发展或变化。
采访相关领域的专家学者，了解他们对当前主题热点的看法和预测。
调查行业内部人士的观点，了解热点在行业内的现状和发展趋势。
分析社交媒体上公众对热点的讨论和反馈，了解热点在大众中的影响力和接受程度。
如何运用大数据分析改善城市交通拥堵问题
如何运用大数据分析改善城市交通拥堵问题在当今城市化进程高速发展的时代，城市交通拥堵已成为困扰人们日常生活和城市发展的一大难题。
车辆的急剧增加、道路规划的不合理、交通管理的滞后等因素相互交织，使得交通拥堵问题日益严重。
然而，随着大数据技术的兴起，我们迎来了改善城市交通拥堵的新契机。
大数据分析能够为我们提供深入的洞察和精准的解决方案，帮助城市管理者和交通部门更有效地优化交通流量，提升交通效率。
大数据分析在改善城市交通拥堵方面的首要作用在于对交通流量的精准监测和预测。
通过在城市道路上广泛布置的传感器、摄像头以及移动设备等收集到的大量实时数据，包括车辆的速度、位置、行驶路线等，大数据分析技术能够精确地描绘出城市交通的动态图景。
这些数据不仅能够反映当前的交通状况，更能通过历史数据的分析和建模，对未来的交通流量进行预测。
例如，在工作日的早晚高峰时段，某些主要道路的交通流量通常会达到峰值，而通过大数据的预测，交通管理部门可以提前采取措施，如调整信号灯时长、增加临时警力疏导等，以缓解交通拥堵。
其次，大数据分析有助于优化交通信号灯系统。
传统的交通信号灯设置往往是基于固定的时间间隔，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
而利用大数据分析，我们可以根据不同时间段、不同路段的交通流量变化，智能地优化信号灯的时长。
比如，当某一路口的某一方向车流量较大时，系统可以自动延长该方向的绿灯时间，从而减少车辆等待时间，提高道路通行效率。
这种基于实时数据的动态信号灯调整能够显著减少交通拥堵，使车辆更加顺畅地通过路口。
再者，大数据分析能够为城市道路规划提供有力的依据。
通过对长期积累的交通数据进行分析，可以发现交通拥堵的热点区域和瓶颈路段。
这些信息对于城市规划者来说至关重要，他们可以据此规划新的道路、拓宽狭窄路段或者建设高架桥、地下通道等交通设施，以改善道路的通行能力。
例如，如果大数据分析显示某个区域在特定时间段内经常出现严重拥堵，且现有道路无法满足交通需求，那么就可以考虑在该区域建设新的道路或者优化周边道路的连接，从而分散交通流量，减轻拥堵压力。
POI数据在城市结构分析中的应用
POI数据在城市结构分析中的应用发布时间：2022-03-24T07:56:21.961Z 来源：《新型城镇化》2022年4期作者：陈晓明1 吴智慧2 [导读] 可以克服基于传统资料的滞后性，也可以从多个时段多类设施进行城市发展动态监测[6]。
1广州市黄埔区不动产登记中心广东省广州市 510000；2广州市城市规划勘测设计研究院广东省广州市 510000摘要：以兴趣点（POI）为主要代表的地理空间大数据对于人地关系研究及城市空间结构的分析具有重要意义。
本文首先介绍了百度地图POI的获取方法及处理过程，再将POI数据应用于实际城市研究，采用Getis-Ord Gi*算法，以广州市为例，选取十大类与居民的日常生活密切相关的兴趣点进行分析，研究发现广州市的各类生活设施在核心城区完善程度较高，呈现成片聚集的分布模式，在其它区域存在小部分聚集模式。
关键词：兴趣点，热点分析，城市结构1引言POI是指一些与人们生活密切相关的地标建筑和地理实体的点数据，如学校、医院、商场、公园以及政府机构等[1]，其作为一种代表真是地理实体的点状地理空间大数据，是地理空间中具有标志意义的地理对象[2]。
与传统土地调查数据相比，POI数据不仅具有大样本、易于获取的优势[3]，而且记录各类社会经济部门实体点要素的位置信息[4]，能够更精细化得表征社会经济活动强度及城市空间结构。
现有研究主要集中在商业业态空间分布、生活设施空间分布、服务业空间布局以及公共文化设施空间格局分析[5]，通过POI数据分析城市生活配套设施的分布情况，可以克服基于传统资料的滞后性，也可以从多个时段多类设施进行城市发展动态监测[6]。
本文首先介绍了百度地图POI的获取方法和处理流程，进一步以广州市为例，采用Getis-Ord Gi*算法，选取美食、科研教育、金融、公共医疗、政府机构、居住、休闲娱乐、公共游览、公司单位、购物十大类兴趣点的热点区域、空间分布格局及相关性进行分析，有助于更清晰地了解广州市生活配套设施的分布情况，对城市发展规划、生活设施完善等具有重要的参考价值。
基于大数据的智慧城市交通流量分析与优化研究
基于大数据的智慧城市交通流量分析与优化研究随着城市化进程的加快和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，导致交通拥堵成为城市发展面临的重要问题。
为了解决这一难题，智慧城市交通流量分析与优化成为了研究热点。
本文将基于大数据技术，探讨智慧城市交通流量分析与优化的方法和应用。
一、智慧城市交通流量分析的方法1. 数据收集与处理：基于大数据技术，可以通过交通传感器、智能摄像头、手机定位等手段收集交通流量数据，并进行实时、准确的数据处理。
这些数据包括车辆数量、车速、道路状况等信息。
通过数据采集和处理，可以获取详细的交通流量信息，为后续分析提供基础。
2. 数据挖掘与分析：通过大数据挖掘和分析技术，可以从交通流量数据中提取有价值的信息。
比如，通过分析历史数据，可以预测未来的交通流量；通过挖掘交通数据之间的关联，可以发现交通拥堵的原因和规律。
这些信息有助于城市交通管理者制定合理的交通流量优化策略。
3. 可视化展示：将交通流量数据通过数据可视化技术呈现出来，可以直观地显示交通状况。
通过可视化展示，城市居民可以实时了解道路拥堵情况，选择合适的出行路线，减少交通拥堵带来的时间浪费。
二、智慧城市交通流量优化的方法1. 交通信号控制优化：基于交通流量数据和智能控制算法，优化交通信号控制，减少交通阻塞和等待时间。
通过实时调整交通信号灯的时间间隔，对交通流量进行优化调度，减少交通拥堵。
2. 路网优化：通过分析交通流量，识别瓶颈路段和拥堵点，对道路进行优化设计。
例如，改变道路车道数量、增设交通引导标志等措施，以增加道路通行能力，减少交通堵塞。
3. 交通信息服务优化：通过智能交通平台和移动应用，提供实时交通信息服务，帮助驾驶员选择最佳出行路线。
通过与导航系统结合，引导交通流量分散到道路网络的其他区域，减缓拥堵。
三、智慧城市交通流量分析与优化的应用案例1. 交通拥堵预测与疏导：通过历史交通数据与实时交通数据的分析，可以预测未来的道路拥堵情况，并提前采取措施疏导交通。