# SYSU_BIGDATA 本科毕业论文摘要集
# 作者：麦可
# 年级：2013级GIS
# 指导教师：黎夏 教授
【摘要】
城市功能区提取在城市规划、环境配置和公共设施建设方面具有重要的意义。传统的基于统计模型对城市功能的提取方法严重依赖于遥感影像所提供的光谱及形态信息，缺乏与城市功能有关的社会经济和居民行为模式等有效信息。在近年来社交媒体数据出现后，有大量的研究基于社交媒体数据提取城市功能。但是此类研究大多数集中在TAZ或者街道尺度，在建筑物等精细尺度上的城市功能提取研究较少。在建筑物尺度上的功能提取研究，其研究范围不大，其方法应用在大范围、具有不同社会经济和城市建设水平的区域共存的研究区中的效果有待考察。
本文基于社交媒体数据中的社交平台用户数量时序分布数据，通过水域分割算法构建建筑物采样区，采用基于动态时间规整度量相似性的K-Medoids聚类方法，利用POI作为辅助数据，提取了建筑物尺度上的功能。并在采用相同聚类分析方法下，尝试使用特征化后的社交平台用户数量时序分布数据与原时序分布数据的得到的结果进行对比。同时本文将POI数据作为辅助数据引入结果分析中。本文的方法最终应用在中国深圳市全区域大范围上的建筑物尺度功能提取上，并显示出特征化的社交平台用户数量时序分布数据在大范围建筑物尺度功能提取上具有更好的效果。
在特征化的社交平台用户数量时序分布数据聚类结果中，K=2，3的聚类水平，将深圳市建筑物在职住特性上进行了划分，并有效地将城市居住区域划分为城中村和非城中村区域；在K=7的结果，可以将建筑物划分为不同的功能类型，并显示出深圳市在不同发展程度的区域上，具有相同功能的建筑物在社交平台用户数量时序变化特性存在差异，反映了深圳市在改革开放后实行了一段时间的对几个区划实行有管理的出入，且区域发展倾斜在城市功能分布和居民行为模式上造成的影响。本文提供了一种在大范围上提取建筑物尺度的功能的方法，取得的结果可以应用为城市精细尺度规划和社区尺度上的公共设施配置提供参考。
【关键词】
社交媒体数据；大范围；城市功能提取；动态时间规整；K-Medoids
【图片】
【建筑物尺度功能分布结果】
【建筑物尺度功能分布结果-2】
【毕业前SYSU_BIGDATA送一句话】
只有经历过地狱般的磨练，才能练就创造天堂的力量。只有流过血的手指，才能弹出世间的绝响。
——泰戈尔
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