論文の概要: Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial arrangement of taxis' local hotspots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11806v3
- Date: Tue, 23 Jul 2024 13:47:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 12:24:14.619243
- Title: Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial arrangement of taxis' local hotspots
- Title（参考訳）: タクシーの局所ホットスポットの空間配置における階層的付随と抑制パターン
- Authors: Xiao-Jian Chen, Quanhua Dong, Changjiang Xiao, Zhou Huang, Keli Wang, Weiyu Zhang, Yu Liu,
- Abstract要約: 本研究は,中国武漢市と北京市において,タクシーの軌跡データを用いて,微粒な局部ホットスポットの空間配置を定量的に検討した。
人気のホットスポットは一般的にあまり人気のないホットスポットに囲まれているが、人気のあるホットスポットが多い地域では人気が低いホットスポットの存在を妨げている。
両方のパターンに触発されて、これらの関係を記述するためにKNNベースのモデルが開発され、最もポピュラーでないホットスポットの空間分布を再現することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.871351978138292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The spatial arrangement of taxi hotspots indicates their inherent distribution relationships, reflecting spatial organization structure and has received attention in urban studies. Previous studies mainly explore large-scale hotspots by visual analysis or simple indexes, where hotspots usually cover the entire central business district, train stations, or dense residential areas, reaching a radius of hundreds or even thousands of meters. However, the spatial arrangement patterns of small-scale hotspots, reflecting the specific popular pick-up and drop-off locations, have not received much attention. This study quantitatively examines the spatial arrangement of fine-grained local hotspots in Wuhan and Beijing, China, using taxi trajectory data. Hotspots are adaptatively identified with sizes of 90m*90m in Wuhan and 105m*105m in Beijing according to identification method. Findings show popular hotspots are typically surrounded by less popular ones, though regions with many popular hotspots inhibit the presence of less popular ones. We term these configurations as hierarchical accompany and inhibiting patterns. Finally, inspired by both patterns, a KNN-based model is developed to describe these relationships, successfully reproducing the spatial distribution of less popular hotspots based on the most popular ones. These insights enhance understanding of local urban structures and support urban planning.
- Abstract（参考訳）: タクシーホットスポットの空間配置は, 空間構造を反映した分布関係を示し, 都市研究で注目されている。
従来の研究では、視覚分析や単純な指標によって大規模なホットスポットを探索しており、ホットスポットは通常中央の事業地区全体、駅、あるいは密集した住宅地をカバーし、半径は数百から数千メートルに達する。
しかし, 小型ホットスポットの空間配置パターンは, 一般的なピックアップ・アンド・ドロップオフの場所を反映したもので, あまり注目されていない。
本研究は,中国武漢市と北京市において,タクシーの軌跡データを用いて,微粒な局部ホットスポットの空間配置を定量的に検討した。
ホットスポットは、武漢では90m*90m、北京では105m*105mと同一視されている。
人気のホットスポットは一般的にあまり人気のないホットスポットに囲まれているが、人気のあるホットスポットが多い地域では人気が低いホットスポットの存在を妨げている。
これらの構成は階層的な伴奏であり、パターンを阻害する。
最後に、両方のパターンにインスパイアされ、これらの関係を記述するためにKNNベースのモデルが開発され、最もポピュラーでないホットスポットの空間分布を再現することに成功した。
これらの知見は、都市構造の理解を高め、都市計画を支援する。
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