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摘要：本发明公开了一种城市成熟型游憩区慢行空间连接网络推荐方法、系统及介质，所述方法包括：获取给定地域范围内的“众包”慢行游憩GPS轨迹，构成GPS轨迹数据集；通过对GPS轨迹数据集中的轨迹进行时间、距离和轨迹点数的筛选，识别具有停留特征的轨迹，并将该轨迹整合为停留点；对停留点进行空间聚类，并将聚类的点要素转换为面要素，得到停留区；将停留区以及与停留区相交的轨迹线作为二模网络，将轨迹在停留区内的长度作为权重，计算停留区之间的连接热度；基于每个停留区的最大三处连接停留区重新生成连接网络，计算拓扑网络的结构参数并可视化，结合推荐的均衡性，进行算法推荐。本发明可以自下而上有效地为旅游规划和政策制定提供参考依据。

主权项：1.一种城市成熟型游憩区慢行空间连接网络推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取给定地域范围内的“众包”慢行游憩GPS轨迹，构成GPS轨迹数据集；通过对GPS轨迹数据集中的轨迹进行时间、距离和轨迹点数的筛选，识别具有停留特征的轨迹，并将具有停留特征的轨迹整合为停留点；对停留点进行空间聚类，并将聚类的点要素转换为面要素，得到停留区；将停留区以及与停留区相交的轨迹线作为二模网络，将轨迹在停留区内的长度作为权重，计算停留区之间的连接热度；基于每个停留区的最大三处连接停留区重新生成连接网络，计算拓扑网络的结构参数并可视化，结合推荐的均衡性，进行算法推荐；所述获取给定地域范围内的“众包”慢行游憩GPS轨迹，构成GPS轨迹数据集，具体包括：选择关键词，获取“众包”慢行游憩GPS轨迹，并对轨迹数据进行清洗，删除掉所有缺少属性信息、重复以及速度大的轨迹数据，筛选出慢行游憩轨迹数据，获得由若干条轨迹构成的轨迹数据集，每条轨迹包括若干个具有轨迹ID、经度、纬度、时间戳信息、行驶速度的轨迹点；所述对停留点进行空间聚类，具体包括：将范围区域地图和停留点添加至当前地图中，并根据轨迹ID，生成轨迹线；预定义停留点之间的第二距离阈值和最小聚类点；根据第二距离阈值和最小聚类点，生成停留点的聚类，每个聚类由一个聚类ID进行限定；对照地图对聚类点进行筛选，删除不属于游憩类型的聚类，并进行聚类的融合和分解；所述将聚类的点要素转换为面要素，得到停留区，具体包括：输入聚类点要素，生成TIN，将TIN转换为线要素；将TIN线要素转为面要素，将TIN线与聚类点进行空间连接，将TIN面要素和已经与聚类点空间连接的TIN线进行空间连接；根据聚类ID，将分割的TIN面进行融合，生成停留区；所述将停留区以及与停留区相交的轨迹线作为二模网络，将轨迹在停留区内的长度作为权重，计算停留区之间的连接热度，具体包括：将轨迹线位于停留区之外的部分裁剪掉；将停留区内的轨迹线炸开，使一条轨迹线被分解为位于多个停留区的多条轨迹线；将炸开后的轨迹线与停留区进行空间连接，得到包含有停留区信息的轨迹线图层数据；根据轨迹线图层数据，生成停留区-轨迹数据表；根据停留区-轨迹数据表，形成“停留区-轨迹”二模网络的矩阵，定义为V，定义i、j为V的行数，代表停留区，定义k为V的列数，代表轨迹，将Vi,k和Vj,k分别表示轨迹k在停留区i和j范围内的轨迹长度，作为权重；根据二模网络的矩阵计算停留区-停留区连接网络，通过共现网络算法计算得到停留区i和j之间的联系；根据区位推荐算法，计算轨迹k途径停留区的长度总和和停留区i内部所有轨迹线的长度总和，从而计算停留区i和j之间的联系；根据兴趣社区发现算法，计算余弦相似度，分析停留区i和j之间的相似性，对停留区i和j内部的轨迹数量进行计算，从而计算得到停留区i和j之间的联系；所述基于每个停留区的最大三处连接停留区重新生成连接网络，计算拓扑网络的结构参数并可视化，结合推荐的均衡性，进行算法推荐，具体包括：分别计算共现网络算法、区位推荐算法和兴趣社区发现算法得到的每个停留区的最大三处连接停留区，并生成矩阵；计算拓扑网络的平均距离、直径和互惠性，所述平均距离是指网络中任意两个节点之间边数最少的路径的边数的平均值，所述直径是指网络中任意两个节点之间最短路径边数的最大值，所述互惠性包括Arc-互惠性和Dyad-互惠性，Arc-互惠性是指计算有往复关系的有向边占所有边的比例，Dyad-互惠性是指计算具有往复关系的二元组的数量占有边联系的所有二元组的比例；针对共现网络算法和兴趣社区发现算法，将生成的矩阵进行复制和XY转置，并将转置前后的数据相加得到对称性的数据表单，沿数据表的对角线将一半的数据删除，得到三角矩阵；根据拓扑网络的平均距离、直径和互惠性，生成共现网络算法、区位推荐算法和兴趣社区发现算法的停留区连接网络图，并进行可视化；对于成熟的城市游憩区，基于区位推荐算法，形成部分链状结构的推荐对。

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百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 华南理工大学 城市成熟型游憩区慢行空间连接网络推荐方法、系统及介质