Analysis of Flow Population Types and POI Distribution Characteristics Using Location- Based Data

Abstract

Shenzhen, a rapidly growing metropolis, faces unique urban planning challenges due to its dynamic and diverse transient population. Understanding the patterns of dynamic population and the spatial context is crucial for effective city management and service provision. Urban big data analytics, particularly the extensive use of mobile phone signal data offer an opportunity to reveal the hidden relationship between the patterns of dynamic population and the spatial context. To address these problems in Shenzhen, a multi-step k- means clustering approach was employed to categorize the transient population into six distinct clusters based on temporal trends in normal workdays. Secondly, each cluster exhibited a unique spatial distribution patten. Thirdly, upon cross-validation with 14 major and 20 minor categories of Points of Interest (POIs), significant variations were observed in the types of POIs within each population cluster. Lastly, the research provides insightful guidance for targeted enhancement of overall urban vitality, proposing strategic interventions to cater to the specific characteristics of each cluster. By tailoring urban development and services to the distinct needs of these transient population groups, this study offers a comprehensive framework for enhancing the livability and functionality of Shenzhen.|신속하게 성장하는 대도시인 선전은 동적이고 다양한 유동 인구로 인해 독특한 도시 계획 도전에 직면해 있습니다. 동적 인구 패턴과 공간 맥락을 이해하는 것은 효과적인 도시 관리 및 서비스 제공에 필수적입니다. 도시 빅데이터 분석, 특히 모바일 전화 신호 데이터의 광범위한 사용은 동적 인구 패턴과 공간 맥락 간의 숨겨진 관계를 밝힐 수 있는 기회를 제공합니다. 선전의 이러한 문제들을 해결하기 위해, 일반적인 근무일에 관찰된 시간적 추세를 바탕으로 유동 인구를 여섯 개의 명확한 클러스터로 분류하는 다단계 k-평균 클러스터링 접근 방식이 사용되었습니다. 각 클러스터는 고유한 공간 분포 패턴을 보여주었습니다. 또한, 14 개의 주요 및 20 개의 소규모 관심 지점(POI) 카테고리와의 교차 검증을 통해 각 인구 클러스터 내의 POI 유형에 상당한 변화가 관찰되었습니다. 마지막으로, 이 연구는 각 클러스터의 특정 특성에 맞는 전략적 개입을 제안함으로써 선전의 전반적인 도시 활력을 향상시키기 위한 통찰력 있는 지침을 제공합니다. 이 연구는 이러한 유동 인구 그룹의 고유한 요구에 맞춘 도시 개발 및 서비스를 맞춤화 함으로써 선전의 살기 좋은 환경과 기능성을 향상시키기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다.