公开(公告)号：CN115577294B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211463701.X

申请日：2022-11-22

Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) ,  山东大学

Inventor： 陈勐 ,  徐榕荟 ,  陈学业 ,  郭晗

IPC: G06F18/241 ,  G06F16/28 ,  G06F16/29 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于兴趣点空间分布和语义信息的城市区域分类方法，包括：获取目标城市范围以及城市内兴趣点经纬度信息和兴趣点类别信息，将目标城市网格划分为多个区域，将每个区域表示为一个三维张量，将所述三维张量输入卷积神经网络中得到携带兴趣点空间分布的区域空间特征表示；对每一个区域构造兴趣点语义树，对所述兴趣点语义树的兴趣点类别信息进行编码和挖掘，得到区域语义特征表示；基于Wide&Deep网络融合所述区域空间特征表示和所述区域语义特征表示，输入到分类器对城市区域进行分类。避免了使用用户数据造成的侵犯隐私问题，充分利用了空间数据的语义信息，实现了多种特征的充分融合。

公开(公告)号：CN115577294A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211463701.X

申请日：2022-11-22

Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) ,  山东大学

Inventor： 陈勐 ,  徐榕荟 ,  陈学业 ,  郭晗

IPC: G06F18/241 ,  G06F16/28 ,  G06F16/29 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于兴趣点空间分布和语义信息的城市区域分类方法，包括：获取目标城市范围以及城市内兴趣点经纬度信息和兴趣点类别信息，将目标城市网格划分为多个区域，将每个区域表示为一个三维张量，将所述三维张量输入卷积神经网络中得到携带兴趣点空间分布的区域空间特征表示；对每一个区域构造兴趣点语义树，对所述兴趣点语义树的兴趣点类别信息进行编码和挖掘，得到区域语义特征表示；基于Wide&Deep网络融合所述区域空间特征表示和所述区域语义特征表示，输入到分类器对城市区域进行分类。避免了使用用户数据造成的侵犯隐私问题，充分利用了空间数据的语义信息，实现了多种特征的充分融合。