基于密度聚类的城市兴趣点挖掘和可视化系统研究与实现

发布时间：2024-03-08 22:14

　　随着现代社会的发展,城市中存在的各类建筑也日益增多,这些建筑可以统称为城市兴趣点POI(point of interest)。在这些种类繁多的城市兴趣点分布中包含着众多实用信息,如城市兴趣点分布热点区域信息,周边兴趣点分布组成信息等,如何从这些城市兴趣点的分布中挖掘出上述信息对于城市规划,店铺选址等都具有重要意义。本文通过对兴趣点位置分布进行分析,采用空间密度聚类算法DBSCAN和空间索引编码技术GeoHash,设计并实现了具有兴趣点分布热点挖掘及周边兴趣点组成分析功能的城市兴趣点挖掘与可视化系统。本文的主要研究工作包括:(1)针对原始POI数据进行了数据清洗与数据入库。剔除了错误数据与冗余数据,对于部分缺失经纬度信息的数据根据地址信息进行了数据补充,统一了城市行政区域编码规范,根据兴趣点地址生成了所属城市行政区域编码,按照省份编码对所有数据进行分表入库存储。(2)提出了一种改进的DBSCAN算法。针对DBSCAN算法采用全局参数Eps与MinPts,在非均匀密度分布数据集上聚类效果不佳的缺点,提出一种新的距离度量方式-近邻密度距离,作为算法中对象间距离判定方式,使算法能适应非均匀密度...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1Spring基础框架

2.1系统相关技术2.1.1SpringBoot框架SpringBoot是由Pivotal团队基于Spring框架进行开发并开源的Java开发框架，其主要设计目的主要是针对Java项目繁琐的初始化配置与环境搭建进行简化。SpringBoot中提倡开....

图2.3基于空间密度算法的城市兴趣点挖掘系统总体架构图

18图2.3基于空间密度算法的城市兴趣点挖掘系统总体架构图表现层主要将业务层所返回的结果以一种易于理解的方式呈现给用中将结合百度地图，通过在地图上进行矩形绘制来展示发现的热点区点击交互的方式选取目标区域并以直方图与饼状图相结合的方式实现市兴趣点组成成分的展示。.3.2功能结....

图2.4城市兴趣点挖掘系统功能结构图

19管理、角色管理、权限管的关系，使不同用户具有理模块是平台正常运行的集要包括兴趣点信息录入与存在冗余，错误等情况，能进入信息存储单元，剔影响，城市兴趣点信息存互要是兴趣点信息的查询与查询方式以及矩形划取查

图2.5城市兴趣点挖掘系统运行流程图

市兴趣点信息管理模块提供了用户与兴趣点基本属性的交互方式，满足系基本需求。（4）城市兴趣点信息分析城市兴趣点信息分析主要包括城市兴趣点热点区域发现以及周边兴趣成成分分析。其中兴趣点热点区域挖掘通过空间密度聚类算法DBSCAN实现边兴趣点组成成分通过空间索引技术GeoHash....

本文编号：3922465