本書以精辟的理論分析和調研為前提，從城市創意產業空間聚類影響因素指標出發，創新性地提出區域空間動態集聚軌跡算法(Density-Based Interest Spatial Clustering of Path，DBISCP)，對上海市區23個典型創意產業區樣本的空間集聚效應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。研究通過深度學習和機器學習，可以有效地從指標數據中發現圖像軌跡聚類信息，體現了管理工程、系統工程與人文信息學科的交叉融合，也為大數據動態圖像的集聚方法提供了全新視角和借鑒價值。
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