伦敦城市兴趣点（POI）词嵌入

该项目使用神经词嵌入技术来探索城市兴趣点（POI）数据，尤其是在POI类之间的关系中。 Doc2Vec模型是Google的Quoc V. Le and Tomas Mikolov 开发的一种常见的神经词嵌入模型。该两层神经网络的输入数据是基于大伦敦40万地理分布的POI序列。可以在UKGISR 2020 论文中找到构建POI序列的具体方法。 Doc2Vec模型返回具有固定长度的574个POI类的固定长度矢量（20维）。可以通过向量之间的余弦距离来计算所有POI类对之间的相似度矩阵。为了说明高维矩阵，我们使用TensorFlow嵌入式投影仪进行可视化。您可以通过TensorFlow访问可视化界面，也可以通过下面的嵌入式小部件进行探索。