基于社交网络签到数据的城市空间相互作用和节点吸引力研究

贺泽亚¹, 吴必虎¹(), 刘瑜²

1. 北京大学城市与环境学院旅游研究与规划中心, 北京 100871
2. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871

收稿日期:2016-04-11修回日期:2017-01-02出版日期:2017-05-06

基金资助:国家自然科学基金(41271151)资助

Study of Spatial Interaction and Nodal Attractions of Municipal Cities in China from Social Media Check-in Data

Zeya HE¹, Bihu WU¹(), Yu LIU²

1. The Center for Recreation and Tourism Research, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871
2. Institute of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Peking University, Beijing 100871

Received:2016-04-11Revised:2017-01-02Published:2017-09-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 基于社交网络大数据的研究视角, 选取全国348个城市之间一年的跨城市社交媒体地理位置签到数据, 采取优化粒子群(PSO)方法, 使用引力模型, 逆向推导该系统中空间相互作用的距离衰减函数以及各城市的节点吸引力。通过引入经济发展水平、产业结构、人口规模和结构、旅游竞争力、教育水平5个方面的12项变量, 经过因子分析和回归分析, 探究这些变量对节点吸引力的影响作用。结果表明, 社交媒体签到系统中的交互流量符合距离衰减的幂律函数, 与其他交互系统相比, 其距离衰减系数偏小, 说明全国尺度的城市间人的移动受距离影响不明显。对全国城市节点吸引力及其排名的进一步分析发现, 与旅游竞争力、城市发展成熟度、人口规模这几个维度相关的因子对社交媒体签到系统中的城市节点吸引力有显著的影响。研究结论将为更好地理解人类签到和移动行为, 为进一步了解复杂网络系统中节点吸引力的内涵做出一定的理论和实际贡献。

引用本文

贺泽亚, 吴必虎, 刘瑜. 基于社交网络签到数据的城市空间相互作用和节点吸引力研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(5): 862-872.
Zeya HE, Bihu WU, Yu LIU. Study of Spatial Interaction and Nodal Attractions of Municipal Cities in China from Social Media Check-in Data[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(5): 862-872.





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