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。

牛海沣
牛海沣
PhD Candidate

英国剑桥大学土地经济系博士在读,目前在跨学科空间分析实验室攻读博士学位。主要研究兴趣包括城市大数据挖掘,数据驱动下的城市规划及政策分析以及城市动态模拟。