聚集社交媒体时空数据界定城市商圈

摘要

商业决策和市场分析中,很重要的一步是定义商业区的商圈范围.通常界定商圈的数据源来自传统问卷调查方式收集的顾客光临信息,但这种方式费时费力且效率不高.社交媒体产生的大量与人们日常生活相关的时空数据,为研究商圈界定提供了新的数据源.本研究基于Huff模型,提出了从社交媒体时空数据中提取样本集来界定商圈的方法,并以北京市五大商业区为例进行了实验验证.研究表明,①基于空间聚集后的样本集能够明显提高商圈界定的精度;②不同商业区域的商圈分布以及强度在空间上呈现出明显的不同,但都由商业区域向周边逐层扩散,各商业区之间存在不同程度的竞争关系.