一种基于GCN嵌入空间聚类模型的商业区发现方法

摘要

一种基于GCN嵌入空间聚类模型的商业区发现方法，包括：1)数据收集：综合考虑多种数据来源，包括地理数据、路网数据和出租车轨迹数据等，经过筛选提取预处理以后，得到实验所需的数据；2)特征提取：应用皮尔逊相关系数分析地区之间的相似性，构造图卷积神经网络所需的边特征和节点特征；3)嵌入空间聚类：在发现城市中的功能区时，综合考虑地理相似性和人类移动性，本发明在图卷积神经网络的嵌入空间使用层次聚类算法；4)候选地区标识：本发明采用高斯核密度估计对地区进行功能评估，结合聚类所得结果，最终确认待选商业区，对于处理类似问题具有出色表现。