撫州市行業(yè)高熱區(qū)塊空間分布特征聚類

郭名靜 熊鑫 戴雅婷

[提要] 針對城市行業(yè)空間布局研究中對重點區(qū)塊探知問題，以江西省撫州市城區(qū)行業(yè)經(jīng)營點為研究對象，利用新浪微博的網(wǎng)絡(luò)簽到位置數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法，通過優(yōu)化基于密度聚類算法，對城市的餐飲、娛樂和購物三個主要服務(wù)行業(yè)的高熱重點區(qū)塊實現(xiàn)直接聚類提取，解決從多維空間數(shù)據(jù)中挖掘城市行業(yè)空間分布特征的問題。具體的優(yōu)化算法是利用多維簽到位置數(shù)據(jù)中的非位置屬性計算權(quán)重系數(shù)，修正判定數(shù)據(jù)點分類的相似度函數(shù)，構(gòu)建加權(quán)密度聚類算法抽取城市行業(yè)的高熱區(qū)塊。綜合三個服務(wù)行業(yè)的聚類提取結(jié)果，歸納出城市行業(yè)分布特征。仿真結(jié)果表明：多維空間數(shù)據(jù)的加權(quán)密度聚類算法可以較好地實現(xiàn)對城市行業(yè)空間特征的直接提取，抽取得到的重點區(qū)塊具有明顯的高熱特性?；诰垲愄崛〗Y(jié)果的行業(yè)重點區(qū)塊特征分析能更合理地反映城市行業(yè)發(fā)展狀況，也可以為城市管理者研究行業(yè)布局提供科學(xué)決策的重要參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：城市空間特征;數(shù)據(jù)挖掘;空間數(shù)據(jù);聚類分析;行業(yè)布局

基金項目：撫州市2019年社會科學(xué)規(guī)劃項目（19SK02）;國家自然科學(xué)基金項目（41576105，41604010）

中圖分類號：F292 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年7月28日

一、引言

服務(wù)業(yè)是現(xiàn)代城市眾多行業(yè)的重要組成，是在物資生產(chǎn)和商品交換的發(fā)展過程中，伴隨著商業(yè)的產(chǎn)生而出現(xiàn)，以餐飲、娛樂、購物等行業(yè)為具體表現(xiàn)。隨著城市地域范圍的擴大、城市經(jīng)濟社會生活的日漸繁榮和城市居民數(shù)量的日益增多，現(xiàn)代城市的經(jīng)濟活動與服務(wù)業(yè)之間的聯(lián)系日趨緊密，并表現(xiàn)出與城市居民生活質(zhì)量息息相關(guān)的態(tài)勢。因此，通過對一個城市服務(wù)業(yè)空間分布格局的研究，不僅可以服務(wù)于商家和配套設(shè)施的合理選址，還可以輔助城市規(guī)劃和管理決策，甚至對于城市重大公共安全事件的科學(xué)預(yù)測都具有重要的參考價值。

服務(wù)業(yè)活動一般都具有廣泛性、綜合性、分散性和地域性的特點。具體來說，服務(wù)業(yè)因為提供的產(chǎn)品和商品種類繁多，表現(xiàn)出經(jīng)營范圍廣泛。伴隨著消費者群體的分散存在和遷移，服務(wù)業(yè)一般都是分散經(jīng)營。由于同一個地區(qū)的多個服務(wù)企業(yè)之間大多存在相互聯(lián)系，從而形成群體效應(yīng)以發(fā)揮綜合服務(wù)能力。而且城市特有的地理條件和社會環(huán)境的差異又會影響服務(wù)業(yè)，使得不同城市的服務(wù)業(yè)又會具有濃郁的地方特色，即在共性中又具有較強的城市地域特征。基于上述基本特點，國內(nèi)學(xué)術(shù)界對行業(yè)空間特征的相關(guān)研究以發(fā)現(xiàn)某具體行業(yè)在城市中的空間分布格局為主，研究方法大多是基于官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)和問卷調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和定性分析。這類方法對小數(shù)據(jù)是有用的，但隨著數(shù)據(jù)量不斷增大，這類方法反映數(shù)據(jù)全貌，可能出現(xiàn)解釋力不足和特征提取方法的普適性較差等問題。行業(yè)空間特征是土地、社會群體和經(jīng)濟活動等多個城市要素相互作用的結(jié)果，因此迫切需要一種表征城市多源要素特征的多維大體量數(shù)據(jù)源，以數(shù)據(jù)驅(qū)動空間特征知識發(fā)現(xiàn)。

空間數(shù)據(jù)由屬性元素與地理位置相關(guān)聯(lián)，通常是時間和一些描述性屬性或?qū)嶓w屬性的數(shù)據(jù)與位置屬性共同構(gòu)成，可以通過各種測量傳感器網(wǎng)絡(luò)、定位設(shè)施和以因特網(wǎng)為平臺的社交網(wǎng)絡(luò)獲取。近20年來，空間數(shù)據(jù)作為一種重要戰(zhàn)略基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源被越來越多地用于建立數(shù)學(xué)模型，以聚類、關(guān)聯(lián)分析算法和預(yù)測模型為代表的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來探查大規(guī)模數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的信息和模式，識別對象的空間分布、位置關(guān)系并支持決策。對城市行業(yè)空間分布特征的研究屬于空間分布模式中的點群模式，一般是通過提取相似且相近的密集聚集點，常用的技術(shù)方法有均勻格網(wǎng)法和等值線法。但單元網(wǎng)格的大小和現(xiàn)狀常常影響邊界識別結(jié)果，密度估計帶寬選擇也比較困難?；诿芏染垲惙椒ǎ―BSCAN）是一類利用數(shù)據(jù)點群的空間聚類直接提取聚集模式的方法，在處理非規(guī)則空間數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出了較好的適用性。但是，DBSCAN算法只利用數(shù)據(jù)點的位置屬性來計算數(shù)據(jù)點分類的相似度，沒有考慮其他描述性屬性，導(dǎo)致識別出的區(qū)塊的合理性較差，得到的行業(yè)布局特征與實際情況的吻合度較低。因此，本文通過構(gòu)建加權(quán)聚類算法，利用非位置屬性變換得到權(quán)重系數(shù)，優(yōu)化相似度函數(shù)公式，以實現(xiàn)結(jié)合數(shù)據(jù)點的位置屬性和非位置屬性提取行業(yè)中某些重要區(qū)塊的空間分布特征，從而增加對城市空間特征提取結(jié)果的科學(xué)性和可信度。

二、研究對象與方法

（一）空間數(shù)據(jù)集。撫州市位于江西省東部，全市人口418萬，地理位置為東經(jīng)115°35′～117°18′，北緯26°29′～28°30′之間，轄1區(qū)10縣和1個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，是長江中游城市群的重要成員之一。撫州市總面積1.88萬km2，南北長約222km，東西寬約169km。本文選用截至2014年11月份撫州市的新浪微博簽到數(shù)據(jù)共計1，948條，從中篩選出餐飲類商戶簽到記錄324條，娛樂休閑類商戶簽到記錄277條，商業(yè)購物類商戶221條，總共822條空間數(shù)據(jù)作為撫州市服務(wù)行業(yè)高熱區(qū)塊研究對象。表1列舉10條記錄示例數(shù)據(jù)集中包含的主要屬性。（表1）

在表1的“類別”屬性中，“food”標識餐飲業(yè)，“entertain”標識娛樂休閑業(yè)，“shop”標識購物商業(yè)?！昂灥酱螖?shù)”屬性中的數(shù)值標識了該商家被消費者在新浪微博中網(wǎng)絡(luò)簽到打卡的次數(shù)，數(shù)值越高表明該商家受歡迎熱度越高，數(shù)值越低表明該商家受歡迎熱度越低。為了探知行業(yè)中受消費者關(guān)注熱度較高的商家的空間分布特征，因此界定行業(yè)高熱區(qū)塊需要滿足兩個條件：一是高熱區(qū)塊中數(shù)據(jù)點在地理位置上要相對聚集，即高熱區(qū)塊內(nèi)數(shù)據(jù)點分布的密度較高;二是高熱區(qū)塊中數(shù)據(jù)點簽到次數(shù)屬性值要相對較大，即高熱區(qū)塊內(nèi)的數(shù)據(jù)點表現(xiàn)出明顯的高熱特征。

（二）密度聚類算法?；诿芏鹊腄BSCAN算法可以發(fā)現(xiàn)稀疏數(shù)據(jù)點區(qū)域中的密集數(shù)據(jù)點，該算法利用相似度函數(shù)判定數(shù)據(jù)點的歸屬類，再根據(jù)密度相連原理提取數(shù)據(jù)點的最大集合，也叫做聚類簇。算法中判定數(shù)據(jù)點歸屬的相似度函數(shù)是基于歐幾里得距離（公式1），其中，位置數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)點的位置坐標為（xi，yi），其中i=1，…，n，提取的聚類簇只能是滿足地理位置的高聚集分布，而沒有考慮數(shù)據(jù)點的簽到次數(shù)屬性。因此，對簽到次數(shù)屬性值做變換得到一個按照公式（2）計算權(quán)重系數(shù)的wj，其中j=1，…，n，實現(xiàn)對DBSCAN算法處理多維位置數(shù)據(jù)的優(yōu)化目的。

顯而易見，wj取值范圍是（0，+1），且wj取值越接近+1說明數(shù)據(jù)點（xj，yj）的簽到次數(shù)越高，即該點簽到熱度越高，在與簇中心點（xi，yi）距離相等的條件下，則越可能被劃入簇中。由此變換算法相似度函數(shù)的距離計算公式如式（3）所示。其中，參數(shù)ω的取值根據(jù)權(quán)重系數(shù)wj的取值范圍而定。

三、聚類提取與驗證

（一）高熱區(qū)塊提取。從表1的空間數(shù)據(jù)集中按照餐飲、購物和娛樂休閑篩選出3個類的空間數(shù)據(jù)子集作為初始數(shù)據(jù)集。由公式（2）和（3）對每個數(shù)據(jù)子集計算權(quán)重系數(shù)wj，再加權(quán)密度聚類提取高熱區(qū)塊。利用Python3.7編輯程序做散點圖如圖1所示，圖示的坐標單位均為“°”。其中，設(shè)置參數(shù)ω的取值為1，密度聚類的區(qū)域半徑r取值為0.015，最小值MinP取值為10。（圖1）

在圖1中，3個行業(yè)各分布有1個高熱區(qū)塊，分別用符號“x”、“+”和“o”標識。區(qū)塊內(nèi)數(shù)據(jù)點的詳細信息統(tǒng)計在表2中，每個高熱區(qū)塊中簽到次數(shù)最多的前幾個高熱點列表在表3中。（表2、表3）

（二）高熱特征檢驗。對高熱簽到點統(tǒng)計如表4所示，餐飲業(yè)的17個高熱簽到點是最多，而購物商業(yè)的377個簽到點是全部簽到點中最多。娛樂休閑業(yè)簽到點的全部簽到點和高熱區(qū)塊簽到點的簽到次數(shù)在3個行業(yè)里面都是最高，分別有9，145次和2，584次。從提取的區(qū)塊看，3個行業(yè)總共提取了47個高熱簽到點組成了3個高熱區(qū)塊，雖然在簽到點數(shù)目上高熱區(qū)塊的簽到點數(shù)據(jù)僅占全行業(yè)全部922個簽到點的5.1%。但產(chǎn)生了總計7，019次簽到，占全部簽到次數(shù)總和23，231次的30.21%。（表4、圖2）

根據(jù)帕累托定律，一個系統(tǒng)中最重要的只占其中小部分約20%，其余80%盡管是多數(shù)，卻是次要。雖然3個類別的高熱簽到點總數(shù)分別只占各類別全部簽到點總數(shù)的比率都只有5%左右，但這些簽到點的簽到次數(shù)卻占到各類別簽到點的簽到次數(shù)總和的30%以上，特別是購物商業(yè)類高熱區(qū)塊內(nèi)簽到點的簽到次數(shù)的占比甚至高達36.94%，而該類的高熱區(qū)塊內(nèi)簽到點數(shù)目在全行業(yè)占比僅為3.71%。因此，可以證明這47個高熱簽到點構(gòu)成的3個簽到區(qū)塊確實是各行業(yè)類別的高熱區(qū)域，是值得重點關(guān)注的關(guān)鍵區(qū)域。

四、特征分析及建議

基于上述統(tǒng)計分析，可以歸納出該城市這3個行業(yè)空間分布特征如下：

（一）居民消費行業(yè)主體地位明顯。撫州市雖然只是一個地級城市，但因為其較為優(yōu)越的地理位置和歷史沿革，主要城區(qū)中行業(yè)種類較為齊全。因為餐飲、商業(yè)購物和娛樂休閑業(yè)這3個行業(yè)在全部行業(yè)中簽到點總數(shù)1，948個中占比近50%，反映出該市居民消費類行業(yè)在整體上具有良好發(fā)展態(tài)勢。

（二）零售業(yè)是引領(lǐng)全市市場銷售平穩(wěn)較快增長的主力軍。從聚類分析結(jié)果來看，撫州市的購物商業(yè)類簽到數(shù)據(jù)點是3個行業(yè)中最多的，購物業(yè)的高熱區(qū)塊的高熱簽到點的簽到次數(shù)在行業(yè)平均簽到次數(shù)和在全行業(yè)中的占比也都是3個行業(yè)中最高的，體現(xiàn)出了撫州市居民對于商業(yè)購物類消費的熱衷。特別是以馬家山文化商貿(mào)廣場和洪客隆百貨為代表的高熱簽到點的高簽到次數(shù)，也足以驗證零售業(yè)是社會消費品零售市場穩(wěn)步增長的主導(dǎo)力量。但是，全市購物商業(yè)的高熱簽到點過于密集分布在唯一的高熱區(qū)塊中可能不利于全市居民銷費水平的進一步提高。拓展新的購物商圈的部署和建設(shè)，應(yīng)該是城市相關(guān)部門管理者需要思考的問題。

（三）文化體育生活豐富。由表4數(shù)據(jù)，娛樂休閑類的簽到點不管是在全行業(yè)中，還是在高熱區(qū)塊中，所產(chǎn)生的簽到次數(shù)總和都是3個行業(yè)中最高的。雖然該類別簽到網(wǎng)點數(shù)目是3個行業(yè)中全行業(yè)簽到數(shù)據(jù)點數(shù)最少的，但這些簽到網(wǎng)點的平均簽到次數(shù)在全行業(yè)簽到點的數(shù)據(jù)統(tǒng)計中是最高的，在高熱區(qū)塊中的平均簽到次數(shù)也只是略低于排名第一的購物業(yè)，卻遠高于排名第三的餐飲業(yè)。特別是撫州市體育館以644次排名全市娛樂休閑業(yè)網(wǎng)點第一高的網(wǎng)絡(luò)簽到次數(shù)，主要得益于市政府在2014年的全民健身日、全民健身周和全民健身日，以及元旦、“三八”等節(jié)點組織開展的9，000余場次各種大中小型群眾體育活動，還有先后承辦的多場各級比賽，極大地促進了該市全民健身運動的廣泛開展。繼續(xù)增加城市中文化體育類場所網(wǎng)點應(yīng)該是撫州市相關(guān)管理部門下一步建設(shè)目標。

（四）老城區(qū)的城市中心地位明顯。從高熱區(qū)塊地理位置屬性來看，3個行業(yè)基本都是重疊在撫州市的老城區(qū)，特別是沿撫州市的主干道贛東大道沿線，這主要是因為不同服務(wù)行業(yè)之間存在連帶配套的需求致使行業(yè)扎堆城市中心老城區(qū)布點。但是，從城市長遠發(fā)展來看，這種態(tài)勢有必要引起城市管理者的關(guān)注。例如，作為撫州市重要的文化網(wǎng)點的湯顯祖大劇院，雖然擁有344次的高簽到次數(shù)，卻沒有被提取到高熱區(qū)塊中。這一方面因為加權(quán)密度算法的參數(shù)設(shè)置的數(shù)據(jù)點歸屬判定條件的限制;另一方面也反映了在湯顯祖大劇院周圍缺乏配套的文體類娛樂網(wǎng)點的建設(shè)，無法實現(xiàn)文化圈的集群效應(yīng)。

五、結(jié)語

行業(yè)空間分布特征分析對推動城市合理化布局具有重要研究意義?？臻g位置數(shù)據(jù)是一種典型的大數(shù)據(jù)，具有體積大、采集速度快、模態(tài)多樣和價值巨大等特征，是一種非常寶貴的新的戰(zhàn)略資源。通過對撫州市餐飲、購物和娛樂休閑這3個服務(wù)行業(yè)的空間數(shù)據(jù)的加權(quán)密度聚類，得到了行業(yè)高熱區(qū)塊分布位置和高熱點集，獲取了該市3個行業(yè)的主要空間分布特征，也發(fā)現(xiàn)了空間布局存在的問題，解決了傳統(tǒng)聚類算法單一利用位置屬性判定數(shù)據(jù)點分類的弊病，提高了聚類提取行業(yè)高熱區(qū)塊的合理性。研究結(jié)果表明，綜合多維空間數(shù)據(jù)的非位置屬性，可以更真實地反映城市行業(yè)布局特征，幫助管理者在城市規(guī)劃中科學(xué)決策，促進城市商業(yè)圈更好地發(fā)揮集群效應(yīng)。

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