论文摘要
基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现:①北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;②不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐晓宇,李梅
关键词: 地理大数据,算法,餐饮,空间格局,北京地区
来源: 地球信息科学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,服务业经济,贸易经济
单位: 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFC0803108)~~
分类号: F719.3;P208
页码: 215-225
总页数: 11
文件大小: 1761K
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