期刊:INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE题目:Geographically and temporally weighted co-locationquotient: an analysis of spatiotemporal crime patterns ingreater ManchesterDOI:https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2029454摘要:事件数据是城市研究中常用的一种大数据形式,其特点是具有较高的时空分辨率和分类值的点特征。与面板数据相比,这种随时间变化的空间数据反映了多向的空间效应,但仅反映了单向的时间效应,这很难分析。本文提出了一种应对这一挑战的创新方法——地理和时间加权共定位商,包括全局和局部计算、计算时空权重矩阵的方法以及使用蒙特卡罗模拟的显著性检验。这种新方法用于从开源记录的犯罪数据中识别2016年大曼彻斯特的时空犯罪模式。结果表明,该方法适用于分类空间数据随时间变化的时空依赖性和异质性的分析和可视化。它对于检测对称
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