22、基于地理区域描述的行为模式特征分析与顾客空间分布研究

基于地理区域描述的行为模式特征分析与顾客空间分布研究

土地使用类型与人类行为的关系

在研究中，我们发现基于分类区域类型的时间线预测具有较高的准确性。在此基础上，我们深入分析了时间线与土地使用类型之间的关系，这些土地使用类型是由土地管理组织正式定义的。许多研究尝试基于土地使用来预测人类活动，而我们对这两种方法进行了比较研究。

我们发现，即使是相同土地使用类型的区域，在区域特征方面可能具有不同的区域类型，并且通过手机记录量化的人类活动时间线也存在差异。这验证了基于活动的分类相对于官方土地使用分类的重要性。

为了预测给定区域的时间线类型，我们使用了随机森林和最近邻分类器，基于土地使用类型进行预测。在这个预测任务中，我们采用了开放街图（OSM）中的土地使用类型数据（如图8(a)所示为米兰的土地使用类型分布）。随机森林分类器的预测准确率为53.47%，这表明分类类型的预测能力比土地使用类型更强。

分类器	预测准确率
随机森林分类器	53.47%

我们还将观察到的区域类型与官方给定的土地使用类型进行了匹配。结果显示，即使在相同的土地使用类型内，不同集群对应的时间线仍然存在差异。例如，在商业土地使用类型中，58%的区域与区域类型S3匹配，其次是S1、S6、S2、S3、S4和S5（如图8(b)所示）。图9展示了商业土地使用类型内不同集群对应的时间线。