主要观点总结
本文主要介绍了一种新的区划方法框架MNCD-KE，该框架结合了空间属性和空间交互，并考虑了多种地理约束条件。通过多层网络社区发现和核心扩张方法，将区划问题转化为社区发现问题，并使用图论和网络模型进行求解。实验结果表明，该框架在综合考虑多种影响因素后，可以达到与基准算法相当的水平，并且具有参数调整灵活性和计算效率方面的优势。
关键观点总结
关键观点1: 新的区划方法框架MNCD-KE介绍
MNCD-KE结合了空间属性和空间交互，并考虑了多种地理约束条件。它使用多层网络社区发现和核心扩张方法来解决区划问题。
关键观点2: 实验方法和结果
实验采用了三个城市的数据进行验证，并与基线算法进行了比较。结果表明，MNCD-KE框架在综合考虑多种影响因素后，可以达到与基准算法相当的水平。
关键观点3: 边界条件讨论
文章讨论了该框架的边界条件，提出了交互网络的空间约束强度和语义随机性程度可能对该框架的有效性产生影响。
文章预览
综合属性与交互的多功能分区框架 1. 引言 区划是地理学中最常见的应用任务之一。依其出发点的根本差异，区划将产生两类分区结果：形式区域（或称基于空间属性的区域）和功能区域（或称基于空间交互的区域）。前者的分区内空间属性的相似度高，而分区间的相似度低，因此可称为依属性原则的分区；后者的特征则是分区内各位置关联紧密，而分区间的联系松散，因此可称为依交互原则的分区。显然，两种分区准则可能存在冲突。然而，但在现实世界的许多应用中，区划需要同时考虑属性标准和交互标准，这就对区划方法提出了挑战。此外，现实世界中的区划问题还可能涉及各种地理限制，包括区域的空间连续性、面积均衡性、形态规整性、边界一致性等。这些目标往往难以同时达到，成为应用性区划工作中的主要挑战。 基于网络模型的区
………………………………
