典型文献
基于Infomap算法的城市骑行社区结构及活力影响因素分析——以深圳市为例
文献摘要：
以骑行社区为单位的慢行系统建设有助于减缓城市的交通拥堵促进城市的低碳和可持续发展.基于共享单车轨迹大数据构建复杂网络,采用社区发现算法Infomap划分城市骑行社区空间结构,并探寻其边界及内部骑行活力的影响因素.以深圳市为例,研究发现:骑行社区主要由城市大型交通设施及自然地块阻隔而成;社区内部骑行活力受居住建筑容积率、同社区职住人口密度等因素影响.研究认为,城市慢行系统的规划与建设应以居民实际出行特征为基础划分相应的骑行社区,通过促进骑行社区内部的职住平衡,改善社区内部骑行环境,提高居民骑行出行吸引力,引导市民形成全新的出行观念.
文献关键词：
社区发现;Infomap;共享单车;骑行社区;骑行活力;职住空间
中图分类号：
作者姓名：
辜智慧;叶凡;崔志祥;张艳
作者机构：
深圳大学建筑与城市规划学院;深圳大学建筑与城市规划学院城市规划系
文献出处：
引用格式：
[1]辜智慧;叶凡;崔志祥;张艳-.基于Infomap算法的城市骑行社区结构及活力影响因素分析——以深圳市为例)[J].住区,2022(01):43-50
A类：
骑行社区,骑行活力
B类：
Infomap,社区结构,活力影响因素,交通拥堵,共享单车轨迹,轨迹大数据,大数据构建,复杂网络,社区发现算法,社区空间,交通设施,地块,阻隔,居住建筑,建筑容积率,人口密度,城市慢行系统,规划与建设,出行特征,职住平衡,骑行环境,高居,职住空间
AB值：
0.275443
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