摘要：導航大數據是大量與導航相關且具有泛在導航、定位、授時特征的數據集合。城市環境的特性影響居民的出行活動,而居民出行活動中產生的導航大數據則蘊含了城市環境的時空信息。熱點區域空間分布以及熱點區域之間的關聯性特征是城市環境時空特性的重要組成部分,由客觀的環境現狀和主觀的人為活動造成。通過挖掘導航大數據可以揭示這些特征。本文提出了利用導航大數據的城市熱點區域關聯性挖掘方法。首先,通過對居民出行的起點和終點坐標進行空間聚類,挖掘城市中的熱點區域,并依據點的分布特點對城市熱點區域進行離散化;然后,利用基于譜聚類和蟻群算法的方法分析居民出行特征,揭示城市中熱點區域之間存在的關聯性。本文提出的方法能夠充分利用導航大數據對城市動態的感知能力。以上海市2007年2月20日的出租車軌跡數據為例進行分析,結果表明:利用導航大數據分析城市熱點區域之間的關聯性,可以得到具有緊密關聯性的熱點區域的空間分布特征;上海市居民出行活動頻繁的熱點區域被劃分為15個內部緊密關聯的子圖,形成該分布特征的內在機制以及居民流通規律與上海市的土地資源利用及道路交通建設現狀密切相關。分析方法和結果可為合理的城市功能區域規劃,智慧城市建設等提供決策支持和參考信息。