基于DBSCAN算法的民宿集群识别、分布格局及影响因素——以南京市为例

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  • 南京师范大学地理科学学院;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;南京师范大学中北学院

网络出版日期: 2021-02-15

基金资助

国家自然科学基金项目(41771151); 江苏高校哲学社会科学基金项目(2015SJB113)

摘要

以南京市Airbnb网站民宿商家为例,综合利用DBSCAN聚类算法、空间变异函数、地理加权回归模型刻画南京市民宿的空间特征及影响因素。结果表明:(1)南京市民宿已经形成"25124"的5等级14集群格局,呈现"两横两纵"的"井"字形空间布局特征;(2)民宿密度分布存在空间异质性,各个街道之间存在较强的空间自相关,民宿密度分布受到系统自身的影响大于随机性因素的影响;(3)不同因素对民宿空间格局的作用方向和影响程度存在较大异质性,路网密度、公交站点密度、人口密度以及商品房平均价格表现出较强的正相关,距最近地铁站距离、超市商城密度、距4A级以上景区最近距离以及距4星级以上酒店最近距离表现为负相关,不同因素回归系数的分布空间差异显著。

本文引用格式

马小宾, 侯国林, 李莉, 杨燕 . 基于DBSCAN算法的民宿集群识别、分布格局及影响因素——以南京市为例[J]. 人文地理, 2021 , 36(01) : 84 -93 . DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.01.011

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