基于POI的南京高铁南站的商业空间分布特征研究开题报告

1. 研究目的与意义

一、选题背景与意义 poi是point of interest的缩写，中文可译为兴趣点，在地理信息系统中，一个poi可以是一栋房子、一个商铺、一个公交站、一个邮筒等，常规的poi代表着一个系统的价值，每个poi包含四方面信息，名称、类别、坐标、分类，全面的poi讯息是丰富导航地图的必备资讯，及时的poi信息点能提醒用户路况的分支及周边建筑的详尽信息，也能方便导航中查到你所需要的各个地方，选择最为便捷和通畅的道路来进行路径规划，因此，导航地图poi多少状况直接影响到导航的好用程度。

经济的增长推动着我国城市商业空间规模的迅速扩大，在原有空间格局的基础上向外扩展，并在不同的区域形成不同级别的聚集核心，促使城市商业空间结构在原有基础上演变成为多元、复杂的城市商业空间结构。

商业中心是城市经济活动的重要组成,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,弄清不同零售经营形态的区位选择，显得十分重要。

2. 课题关键问题和重难点

本论文是集成各类poi数据，分析其分布特征及互动影响关系，能对规划区实况的变化规律进行科学模拟和分析。

收集poi数据及周边商业布局和典型案例分析，结合南京南站公共交通发展现状以及周边各类poi数据的处理，运用叠加分析、k-means聚类分析、核密度分析等方法根据数据空间分布特征及影响关系等分析南京南站周边商业特征。

关键问题：1.poi数据的爬取与分类2.南京南站交通设施周边商业模式3.poi数据与商业分析结合 难点问题：1、南京南站周边商业各类poi数据的集成；2、叠加分析、k-means聚类分析、核密度分析等方法的选取应用；3、南进南站周边poi数据的收集

3. 国内外研究现状（文献综述）

1）poi数据相关文献1.张世雷开发了一种新的方式，通过重新利用用户提交失败的poi的未提交poi数据挖掘出满足预先设置的名称质量条件的poi的可提交poi数据，进而增加了用户提交失败的poi数据的利用率，从而提高poi数据处理的可靠性。

2.杨大伟以西安市为研究案例，采集 2019 年商业 poi 数据，采用核密度估计等方法分析西安市商业空间结构特征，得出结论西安市商业在空间上形成中心集聚、外围点状的空间发展格局。

（2）poi在商业特征研究中的运用 3.柳林在以面向公众服务的商业机构兴趣点（poi）数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广州市为例,分析商业活动的热点地区以及零售业态集聚区的空间分布特征。

4. 研究方案

本项目从POI数据入手，收集南京南站周边商业数据及交通布局信息，采用K均值聚类算法对所得到的数据归纳分析分配，通过调整半径来获取不同的信息，分析交通设施附近的商业模式，以获知不同圈层的差异性，从而对南京南站周边进行完整的商业空间特征研究，实地考察交通量以及南站周边商业辐射范围、目标人群、销售量等数据以辅佐，从而得出相关结论。

5. 工作计划

第 1 周:按指导老师的要求对指定的英文原文进行翻译，及时完成翻译工作； 第 2 周:检索与阅读相关专业文献，构思文章的大概思路，写出文献综述，合理安排毕业设计的时间计划，按时提交开题报告； 第 3 周:完成论文详细写作提纲的撰写 第 4 周:通过借鉴国内外相关案例，总结POI数据及商业特征研究相关概念理论与研究综述； 第 5 周:POI数据研究典型案例分析 第 6 周:南京南站商业设施及交通布局调查；第 7 周:南京南站商业布局数量统计； 第 8 周:南京南站POI数据收集分析； 第 9 周:数据集成分析，总结及横向对比 第 10 周:总结，撰写论文，完成论文初稿； 第 11 周:请导师指导，修改论文，进行规范性检查，完善论文； 第 12 周:毕业论文定稿并打印装订成册，毕业论文答辩资格审查，准备毕业论文答辩； 第 13-14 周:论文答辩