利用短期手机定位数据识别居民职住地

"从大规模短期规则采样的手机定位数据中识别居民职住地 (2014年) - 武汉大学学报·信息科学版 Vol.39 NO.6" 这篇论文聚焦于利用大规模短期规则采样的手机定位数据来识别居民的职住地分布，这是在大数据背景下城市研究的一种新方法。传统的研究主要依赖长期不规则稀疏采样的手机通话数据，而此论文则创新性地采用了短期规则采样的定位数据，这在一定程度上弥补了以往研究的不足。 手机定位数据因其覆盖面广、实时性高和长时间连续记录的特点，为获取城市居民活动提供了丰富的信息源。通过这种数据，可以更准确地了解居民的居住和工作地点，从而为城市规划、交通管理和政策制定提供更准确的依据。论文提出了一种新的识别居民职住地的算法，该算法针对短期规则采样的定位数据进行设计，旨在提高识别的准确性和全面性。 通过对这种方法的实施，研究者能够获取大规模的样本，这在成本和效率上远优于传统的问卷调查。问卷调查通常需要大量人力物力，耗时且样本量有限。相比之下，手机定位数据能以较低的成本大幅增加样本数量，提高研究的代表性。此外，这些数据还能用于分析职住平衡、通勤距离等关键的城市问题，对于理解城市结构、预测交通流量以及制定缓解交通拥堵的策略具有重要价值。 论文以深圳市为例，对识别结果进行了全面验证，证明了这种方法在实际应用中的可行性和有效性。通过对深圳的手机定位数据进行分析，研究者可以揭示城市内的职住分布特征，通勤模式，以及可能存在的职住空间不匹配现象，为城市规划者提供有力的数据支持。 关键词涉及：手机定位数据、时空数据挖掘、职住平衡、通勤距离、深圳市。论文的发表进一步推动了信息技术在地理信息系统和城市科学研究中的应用，对于探索大数据在解决城市问题中的潜力具有开创性意义。 中图法分类号：P208，文献标志码：A，这表明该研究属于地理信息科学领域，具有较高的学术价值。通过这样的研究，未来我们可以期待更深入的城市问题解决方案，以及更智能、更高效的城市管理方式。