基于大數據的流空間研究進展

作者：楊延杰,尹丹,劉紫玟,黃慶旭,何春陽,吳康

摘要：流空間是認識城市網絡結構和演化的重要手段。近年來大數據的快速發展為流空間研究提供了新的機遇和挑戰。論文系統綜述了基于大數據的流空間研究進展。首先,論文梳理了基于大數據流空間研究的背景和歷史,然后總結了基于大數據的流空間研究的主題、數據類型、方法和主要發現,最后展望了未來的研究挑戰。2011年以后,基于大數據的流空間研究呈指數增長趨勢,中英文論文年均發表量從2010年的11篇增長到2018年的106篇。大數據主要從提供新的數據源、激發新的分析方法和提供新的研究視角三方面推進了流空間研究。常用于流空間研究的大數據主要包括手機信令數據、社交媒體簽到數據、公共交通刷卡數據和出租車軌跡數據,它們比傳統統計數據更能直接提供人流、物流和信息流的時空動態信息。研究方法也從傳統的基于距離的重力模型發展為網絡分析方法。未來在交叉學科研究、大數據和傳統數據的耦合、大數據與深度學習和云計算等新方法的結合方面仍需進一步探索,從理論、數據和方法上全面深化流空間研究。

發文機構：北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室 北京師范大學地理科學學部自然資源學院 首都經濟貿易大學城市群系統演化與可持續發展的決策模擬研究北京市重點實驗室

關鍵詞：流空間大數據城市網絡人員移動城市可持續性space of flowbig dataurban networkhuman mobilityurban sustainability

分類號： TP3[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]