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基于社交媒体的商业区选址研究  
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【英文篇名】 Research on Commercial District Location Based on Social Media Data
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【作者】 王艳东; 豆明宣; 刘森保; 姜伟; 谷岩岩;
【英文作者】 WANG Yandong;
【作者单位】 测绘遥感信息工程国家重点实验室; 地球空间信息技术协同创新中心;
【文献出处】 地理空间信息 , Geospatial Information, 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 社交媒体; 新浪微博; 哈夫模型; 商业区选址;
【英文关键词】 social media; Sina microblog; Huff model; location of new commercial district;
【摘要】 针对利用传统的问卷调查数据对商圈选址存在样本小、效率低的问题,提出基于新浪微博签到数据,利用哈夫模型,以商业区的营业面积、顾客到商业区的路网距离与聚类后的顾客签到数据为输入,商业区的营业面积与顾客到商业区的路网距离的敏感参数为输出,得到用户的光临概率,继而用于商业区竞争力大小的计算,得到最佳的商业区选址。以北京五大商业区为例,得到校正后的哈夫模型的均方差小于15%,证明了所提方法的有效性。
【英文摘要】 Traditionally, the sample of the traditional questionnaire survey data to locating a new commercial district is small and the efficiency is low. Therefore, we put forward a method to locate a new commercial district based on social media check-in data. Using the Huff model, we took the area of commercial district, the network distance from demand point to facility and clustered customer check-in data as input and the sensitive parameters of area and network distance as output information, and obtained the p...
【基金】 国家重点研发计划项目(2016YFB0501403); 国家自然科学基金资助项目(41271399); 测绘地理信息公益性行业科研专项经费(201512015)
【更新日期】 2018-07-09
【分类号】 TU984.13
【正文快照】 城市商圈作为城市经济发展原动力的基础之一,是城市综合竞争力的重要组成部分。合理规划商圈布局有利于市场的发展,形成科学、合理的市场商业网络。在商业区选址分析中,哈夫模型是最常使用的模型之一[1]。哈夫概率模型是一种重力模型,它揭示了购物场所各种条件对消费者的吸引力

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