Eftersom städerna blir mer komplexa och några av de stora städerna sannolikt kommer att vara polycentriska, kräver en bättre förståelse av städerna en tydlig topologi som avslöjar hur stadskärnor är rumsligt fördelade och interagerade. Identifieringen av stadens centrum som syftar till att ta reda på exakt läge av stadens centrum eller avgränsa stadens centrum med en exakt gräns blir avgörande. Detta arbete försöker uppnå detta genom att använda en ny typ av rörelsedata som genereras från lokaliseringsbaserade sociala nätverk, där tre olika metoder används för klusterering och jämförs när det gäller identifiering av stadskärnor och avgränsning av deras gränser. Experiment visar att stadskärnor med exakta gränser kan identifieras genom att använda den föreslagna metoden med platsbaserade sociala nätverksdata. Vidare konstaterar den att de tre metoderna för klusterbildning har olika fördelar och nackdelar under processen för identifiering av centrum, och därmed verkar vara lämpliga för städer med olika urbana strukturer.
På samma sätt presenterade en studie REF lokaliseringsbas sociala nätverk data för att identifiera stadens centrum.
Identifying the city center using human travel flows generated from location-based social networking data:
{'venue': None, 'journal': 'Environment and Planning B-planning & Design', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}