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[发明专利]基于Place2vec与图卷积神经网络的城市功能区分类方法-CN202310854189.X在审
发明人：杨鑫;矫恒涛;张兆杰;马喜昂 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Place2vec与图卷积神经网络的城市功能区分类方法，先根据城市功能区的POI数据，构建POI无向图，再根据预设的Place2vec模型，将所述POI无向图中每个POI节点以及与其相连的POI点作为输入，输出所述POI节点的POI类型的初始化向量，再根据所述POI无向图，构建图卷积神经网络的网络拓扑结构；最后将所述POI类型的初始化向量作为图卷积神经网络的网络拓扑结构中POI节点的初始化向量，学习POI节点的网络结构特征，得到功能区的功能类型的概率值，如此通过结合Place2vec和图卷积神经网络模型建立的城市功能区分类方法，以融合POI的局部空间关联特征和网络拓扑结构特征实现城市功能区的分类，表达精度更准确。
基于 place2vec 图卷神经网络城市功能区分方法

[发明专利]一种兼顾POI同质性与结构相似性的城市功能区识别方法-CN202211245284.1在审
发明人：杨鑫;薄帅帅;马喜昂;矫恒涛 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种兼顾POI同质性与结构相似性的城市功能区识别方法，其中，方法包括：获取POI数据，确定目标POI数据对应的多个邻域；根据广度搜索算法、深度搜索算法、预设的游走长度，对目标POI数据进行采样，以在一阶邻域和/或高阶邻域内生成目标POI数据对应的游走序列；POI数据对应的游走序列输入至Skip‑Gram模型中进行训练，以获得POI数据的类型的向量，并根据向量，确定各个城市功能区域的类型。本发明能够根据目标POI数据，在一阶邻域和/或高阶邻域内生成游走序列，输入至Skip‑Gram模型中进行训练后，以获得体现POI数据同质性和结构相似性的各个POI数据类型的向量，并根据向量以及聚类分析，以高准确度预测各个城市功能区域类型。
一种兼顾 poi 同质性结构相似性城市功能识别方法