基于Bisecting K-means聚类算法的南京地区社区空间分布研究

摘要：

城市社区居民是城市服务业主要服务对象,而城市社区居民空间分布聚类分析能够有效划分目标服务群体,这对城市服务业解决选址问题进而提高客户满意度具有重要意义.本文以南京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取安居客和百度地图平台数据,引入Bisecting K-means聚类算法,从社区聚类中心空间分布和消费等级空间分布两个方面对社区地理聚集特征进行分析.研究发现:(1)南京地区社区聚类中心空间分布呈现由主城区向外密集程度逐渐减弱和沿交通线扩展的特点.(2)南京地区社区消费等级空间分布的特点是高消费等级社区少,主要分布在河西地区,城东地区分布较为稀疏,但都表现出小范围内规模聚集.中低消费等级社区集聚区多且分散,并受交通便利性影响.(3)社区分布密集程度和消费等级表现出与城市布局和居民属性相关的特征.

关键词：大数据、南京地区、社区空间分布、Bisecting K-means算法

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：274-275