I snabbväxande städer, särskilt stora städer i utvecklingsländer, förändras markanvändningen snabbt och olika typer av markanvändning blandas. Det är svårt att bedöma markanvändningstyperna i dessa snabbväxande städer i rätt tid och på ett korrekt sätt. För att ta itu med detta problem presenteras i detta dokument en strategi för datautvinning med flera källor för att studera dynamiska mönster för markanvändning i städer. Spatiotemporal sociala medier data avslöjar mänskliga aktivitetsmönster inom olika områden, sociala medier textdata speglar de ämnen som diskuteras i olika områden, och Points of Interest (POI) återspeglar fördelningen av urbana anläggningar i olika regioner. Mänskliga aktivitetsmönster, diskussionsämnen om sociala medier och fördelningen av urbana anläggningar i olika regioner kombinerades och analyserades för att dra slutsatser om markanvändningsmönster i städerna. Vi samlade 9,5 miljoner geo-taggade kinesiska sociala medier (Sina-Weibo) meddelanden från januari 2014 till juli 2014 i de urbana kärnområdena i Peking och jämförde dem med 385.792 kommersiella punkter (POI) från Datatang (en kinesisk leverantör av digitalt datainnehåll). För att uppskatta typer och mönster för markanvändning i städer i Peking skapades ett regelbundet rutnät på 400 m × 400 m för att dela upp de urbana kärnområdena i 18 492 celler. Genom att analysera tidsbundna frekvenstrender för sociala mediemeddelanden inom varje cell med hjälp av K-means klusteralgoritm, identifierade vi sju typer av markanvändningskluster i Peking: bostadsområden, universitets sovsalar, kommersiella områden, arbetsområden, transportnav och två typer av blandade markanvändningsområden. Textbrytning, ordmoln och distributionsanalys av POI användes för att verifiera de uppskattade markanvändningstyperna med lyckat resultat. Denna studie kan hjälpa stadsplanerare att skapa moderna markanvändningsmönster på ett ekonomiskt sätt och hjälpa oss att bättre förstå dynamiska mänskliga aktivitetsmönster i en stad.
Sedan en annan studie REF använde geotaggade kinesiska sociala medier (Sina Weibo) för att modellera urban markanvändning.
Mapping Dynamic Urban Land Use Patterns with Crowdsourced Geo-Tagged Social Media (Sina-Weibo) and Commercial Points of Interest Collections in Beijing, China
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Economics']}