基于Web文本信息挖掘的城市居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)方法的研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們對(duì)居住環(huán)境的要求越來(lái)越高，跨入了由原來(lái)的“居者謀其屋”到現(xiàn)在的“居者選其屋”的時(shí)代。宜居的生活環(huán)境越來(lái)越受到人們的重視，在購(gòu)房或租房時(shí)，居民小區(qū)是否宜居已經(jīng)成為人們決策時(shí)的重要參考依據(jù)。同時(shí)，國(guó)家也出臺(tái)了許多措施提倡創(chuàng)建宜居的生活環(huán)境，自2007年起，我國(guó)每年都會(huì)評(píng)選出“中國(guó)十大宜居城市”。在全民參與創(chuàng)建宜居生活的大環(huán)境下，宜居評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠完善和相關(guān)數(shù)據(jù)獲取困難，嚴(yán)重影響了宜居生活環(huán)境的建設(shè)。此外，隨著國(guó)家信

2、息化程度的不斷加深，房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)迅速興起，為本文研究提供了海量數(shù)據(jù)。
　　本文主要通過(guò)對(duì)Web文本信息進(jìn)行獲取和挖掘，建立基于Web文本信息挖掘的城市居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)模型，對(duì)城市居民小區(qū)進(jìn)行宜居性評(píng)價(jià)，最后以武漢中心區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)，證明了所提出研究方法可行性，為城市規(guī)劃和宜居社區(qū)建設(shè)等進(jìn)一步的研究提供數(shù)據(jù)支持和理論幫助。本文主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1.給出了具有針對(duì)性的Web信息挖掘方法。在對(duì)居民小區(qū)

3、客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)（商業(yè)配套設(shè)施、教育配套設(shè)施等）進(jìn)行量化處理時(shí)，利用特征詞統(tǒng)計(jì)結(jié)合實(shí)際情況和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，給出了一種比較科學(xué)和實(shí)用的量化方法。在對(duì)居民小區(qū)主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分類時(shí)，針對(duì)KNN分類算法分類速度慢的缺點(diǎn)，給出了一種利用局部敏感哈希方法來(lái)減少計(jì)算量從而提高文本分類效率的改進(jìn)KNN分類算法。本文實(shí)驗(yàn)中，改進(jìn)后的分類算法在保證分類效果基本不變的情況下，分類速度較原有分類算法有了顯著提高。
　　2.建立了基于Web文本信息的

4、城市居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)模型。該評(píng)價(jià)模型的所需數(shù)據(jù)均來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)，故在確定模型評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，立足于現(xiàn)有的宜居性相關(guān)理論，結(jié)合可獲取相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)分為客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)（即居民小區(qū)軟硬件數(shù)據(jù)）和主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)（即居民對(duì)所住小區(qū)的主觀評(píng)價(jià)）兩類。對(duì)以武漢中心區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)時(shí)，將評(píng)價(jià)結(jié)果結(jié)合實(shí)際情況比較分析，證明了評(píng)價(jià)模型操作的可行性，評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
　　3.完善了城市居民小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)模型的綜合評(píng)價(jià)方法。針對(duì)