基于隐式失衡数据的托育机构选址可视分析

来源：计算机技术与发展杂志2025年第06期北京时间：

作者：程理;陶钧

摘要：随着城市可视分析的快速发展,许多研究探索了如何设计数据驱动的模型来解决城市设施选址决策问题。 然而,新兴设施的更新换代日益加快,空间布局迅速迭代。 在这类设施的选址过程中,一个主要挑战是样本数据的稀缺性和动态变化。 为应对上述挑战,该文将机器学习算法模型和城市空间可视分析方法相结合,深入挖掘人口、经济、交通、环境等多源城市数据,引入了 Imbalance-XGBoost 作为隐式失衡数据挖掘模型,提出了基于隐式失衡数据解决选址问题的可视分析决策系统 NLSVis。 该系统旨在辅助领域专家从失衡的数据中挖掘有关新兴设施选址的决策信息,并进行交互式可视化分析,从而更准确地识别和预测最佳候选位置,并通过在挖掘的多源城市数据集上进行案例研究、专家访谈和系统性能来综合评估系统的有效性。 评估结果表明,NLSVis 系统能够显著提高选址决策的准确性和效率,增强了决策结果的可信度。

关键词：选址;托育机构;失衡数据;可视决策;可视化分析