文献综述
1.1研究背景及意义随着信息化时代的到来，互联网、物联网、移动信息技术快速发展，为大数 据的形成和应用提供了动力。
大数据的重要性不仅体现在国家发展和社会进步 上，在城市空间分析方面也有着独特作用。
传统的规划通常使用实地考察、问卷 等方式对城市空间进行观察，会受到政策制度、技术方法和数据获取的影响，缺 乏对城市活动主体需求的评价，导致空间分析的数据系统性、实效性和动态性不 足。
而大数据使得城市空间结构的分析表达更加直白、直观，也为分析城市空间 结构提供了创新手段和技术指导，保障了分析结构的时效性。
因此，通过大数据 来进行城市空间结构分析，能够推动着城市规划研究方法向着更加精准化和务实 化的方向发展。
1.2国内外相关研究的现状分析1.2.1国内研究现状分析实行改革开放以后，随着我国城市建设的快速发展，对城市空间结构的研究 逐渐兴起，其研究内容集中城市空间结构演化和城市空间结构形成机制。
大数据 在城市空间结构研究中发挥了很重要的作用，国内地理学对大数据的利用日益多 样化，具有不断发展的数量方法和模拟分析，对大数据在不同方向都有扩展。
分 区 ﹑ 指导城市规划提供高时效性基础数据。
方斌等采用 Densi-Graph 方法对山西 省运城市城区 2010 年和 2013 年的 POI 数据进行核密度估计，通过密度等值线提取城市建成区边界，证明了基于 DensiGraph 方法的 POI 数据挖掘城市扩张信息能够反映城市建成区边界生长扩张过程，最终验证了 POI 数据可反映城市生长与居民生产生活规律[1] ；赵晓彤在考察济南市零售业发展与演变的基础上，运用城市规划学、商业地理学和城市地理学的相关理论，采集 POI数据并运用多种定量分析方法，研究济南市零售业总体及各业态空间布局特征，并对其空间布局的主要影响因素进行分析，以期为优化济南商业资源在城市内部空间的合理配置和商业规划提供参考[2] ；黄真研究了影响商业中心休闲设施空间布局的因素，利用 ArcGIS 的缓冲区分析了城市商业中心休闲设施的空间分布和其他要素的关系[3] ；杨俊宴等在对空间肌理分异现象初步认识的基础上，从街巷和建筑两方面构建了反映中心体系空间肌理分异特征的 6 项指标，基于实地的空间调研以重庆市的 5 个中心区为案例进行了相关的指标计算[4]；王鸿康采用 POI数据、腾讯位置大数据、OSM 路网数据等多源大数据，运用空间句法理论以及 GIS 空间分析方法， 以定性与定量相结合的方式分析了济南市中心城区的功能空间结构特征、人口聚集时空特征和路网结构形态，并且运用 SWOT 分析结合空间结构现状和优化目标提出了相应的优化引导策略，为济南中心城的规划与发展提供科学依据[5]；薛冰等采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制，得出线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集[6] ；陈凡等借助空间句法原理与方法作为研究工具，选取杭州市滨江区为样本，探讨城市空间结构中潜在的规律性以及自发呈现的功能布局，藉此为城市总体规划的修改与完善提供一种理性的评判方法和客观的依据[7]；杜嵘探讨了Q 分析的主要思想和研究方法,并对常州市城市核心区结构进行了 Q 分析实验， 以此探讨 Q 分析方法在城市空间结构研究中的问题与潜力[8]；侯希望以河南安阳市的 餐饮业发展为例，验证了遗传算法在解释城市空间结构的状态转移的有效性[9]。
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