本書以精辟的理論分析和調(diào)研為前提，從城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間聚類影響因素指標出發(fā)，創(chuàng)新性地提出區(qū)域空間動態(tài)集聚軌跡算法(Density-Based Interest Spatial Clustering of Path，DBISCP)，對上海市區(qū)23個典型創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)樣本的空間集聚效應(yīng)進行了橫跨五年的實證研究，并與計算機瀏覽器共建聚類可視化圖像，為城市管理提供決策依據(jù)。研究通過深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)，可以有效地從指標數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)圖像軌跡聚類信息，體現(xiàn)了管理工程、系統(tǒng)工程與人文信息學(xué)科的交叉融合，也為大數(shù)據(jù)動態(tài)圖像的集聚方法提供了全新視角和借鑒價值。