論文の概要: Uncover the nature of overlapping community in cities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00222v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 22:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 17:14:05.207247
• Title: Uncover the nature of overlapping community in cities
• Title（参考訳）: 都市における重複コミュニティの性質を明らかにする
• Authors: Peng Luo and Di Zhu
• Abstract要約: 本研究は,都市社会に固有の複雑な重なり合う性質を反映した,グラフに基づく物理対応深層学習フレームワークを提案する。 米国ミネソタ州ツインシティーズ都市圏(TCMA)における携帯電話の位置データを分析した結果、都市機能の複雑さの95.7%は、平日におけるコミュニティの重複構造に起因することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.497897224837208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban spaces, though often perceived as discrete communities, are shared by various functional and social groups. Our study introduces a graph-based physics-aware deep learning framework, illuminating the intricate overlapping nature inherent in urban communities. Through analysis of individual mobile phone positioning data at Twin Cities metro area (TCMA) in Minnesota, USA, our findings reveal that 95.7 % of urban functional complexity stems from the overlapping structure of communities during weekdays. Significantly, our research not only quantifies these overlaps but also reveals their compelling correlations with income and racial indicators, unraveling the complex segregation patterns in U.S. cities. As the first to elucidate the overlapping nature of urban communities, this work offers a unique geospatial perspective on looking at urban structures, highlighting the nuanced interplay of socioeconomic dynamics within cities.
• Abstract（参考訳）: 都市空間はしばしば離散的なコミュニティと見なされるが、様々な機能的・社会的グループによって共有される。 本研究は,都市社会に内在する複雑な重なり合う自然を照らす,グラフベースの物理認識型深層学習フレームワークを提案する。 米国ミネソタ州ツインシティーズ都市圏(TCMA)における携帯電話の位置データを分析した結果、都市機能の複雑さの95.7%は、平日におけるコミュニティの重複構造に起因することがわかった。 重要なことに、我々の研究はこれらの重複を定量化するだけでなく、アメリカの都市における複雑な隔離パターンを解き放ち、収入と人種指標との説得力のある相関を明らかにする。 都市社会の重複する性質を明らかにする最初の試みとして、この研究は都市構造を考察するユニークな地理空間的視点を提供し、都市内の社会経済ダイナミクスの微妙な相互作用を強調する。

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