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前言
在数字技术深度渗透三元空间（信息空间、物理世界、人类社会）的今天，城市间的关联不再局限于地理区位与交通往来，更延伸为数据驱动下的多元网络联结，而开发者社区作为信息空间的核心载体，其用户群体的空间分布与关联特征，正成为解读IT产业区域发展格局的重要切口。CSDN作为中国规模最大的开发者社区，其联系度的空间差异的背后，暗藏着区域IT产业实力、人才流动与技术协同的深层逻辑。当前，关于开发者社区用户的研究多集中于用户画像、行为偏好或内容生态，而从空间视角解析用户联系度的相关探索仍较为匮乏，尤其缺乏将物理城市关联与虚拟社区用户互动相结合的系统性分析。百度OD数据作为刻画城市间人口流动、资源交互的核心大数据，能够精准量化不同城市间的入度、出度及综合联系强度，其核心逻辑为通过入度（ID）与出度（OD）的叠加计算，得到城市间的对外联系强度（D=ID+OD），D值越高，表明城市间相互联系越紧密，这一特性为我们搭建"物理城市关联---虚拟社区用户联系"的分析桥梁提供了可靠的数据支撑。
基于此，本文以"百度OD城市关联"为空间分析视角，以博客之星的网络投票为例，探索其联系度的空间分布规律、关联特征及影响因素，弥补当前研究中空间维度的缺失。本文将使用MapVGL为可视化组件，解析支持者联系度与城市OD关联强度之间的内在关联，同时结合CSDN用户的地域分布特征，挖掘一线城市与二三线城市、东部沿海与中西部地区之间支持者联系度的差异及其成因。
本文的研究价值，不仅为虚拟社区用户空间行为分析提供新的思路与方法，更在于通过解读CSDN支持者的空间联系特征，为IT企业区域布局、技术人才培养与流动、跨城市技术协同发展提供数据参考与实践指引。后续内容将逐步展开数据来源说明、研究方法设计、空间关联特征分析及结论展望，通过可视化分析与量化论证，清晰呈现城市关联的CSDN支持者联系度空间格局，希望能为关注开发者社区发展、城市IT产业协同的读者提供有价值的参考与启发，也期待与行业同仁共同探讨虚拟社区用户空间行为的深层规律与发展趋势。
一、关于MapVGL
为了让大家对MapVGL有一个简单的认识，首先给大家简单介绍一下。主要从以下两个方面进行讲解，第一个是MapVGL简介，第二个是MapVGL可以做什么。
1、MapVGL简介
MapVGL，是一款基于WebGL的地理信息可视化库，可以用来展示大量基于3D的地理信息点线面数据。设计初衷主要是为了解决大数据量的三维地理数据展示问题及一些炫酷的三维效果。
百度的MapVGL，这是一款面向三维的地理数据展示组件，其对展示终端的硬件要求不高，一般的终端设备都是完全可以跑起来的。没有显卡的支持，很多的应用场景都可以顺畅的浏览。在需要使用的网页中，推荐使用百度地图JavaScript APi和GL版本，也支持空白地图，可在示例demo中查看具体用法。
2、可以做什么
简单了解了MapVGL之后，下面根据官网的信息介绍，看看MapVGL可以在什么方面做一些应用。
点图层效果
线图层效果
聚合图层展示
其它图层展示
二、城市支持关联可视化展示
本节将以CSDN2025年博客之星网络支持中夜郎King的网络投票支持者为例，详解如何使用OdCurve来构建空间支持OD线。
1、基础数据处理
在原始数据中，支持者的信息属性默认是到省级维度，按照百度OD的构建方法，转换成城市。这里为了简化，统一将省份映射成省会城市。支持者的SQL查询方法如下：
sql
SELECT
*
FROM
biz_csdn_contributors T
WHERE
T.candidate_id = 2015821226391396353;查询结果如下：
转换成省份信息列表如下：
bash
广东省 12
江苏省 12
安徽省 5
北京市 5
山东省 4
福建省 4
河南省 3
上海市 3
河北省 3
浙江省 3
湖北省 2
四川省 2
海南省 1
西藏自治区 1
天津市 1
内蒙古 1
陕西省 1
加拿大 1
黑龙江省 1
贵州省 12、OdCurve设置
下面介绍一下OdCurve的相关设置方法，
OdCurve
通过传入2个或2个以上的坐标点，来依次生成od曲线坐标集。该曲线为2D弯曲方式，且不同于大地曲线，大地曲是根据球面最短距离来计算的，距离太近的2个点基本不会弯曲，而这个Od曲线的生成算法不同，即使很短的距离也会弯曲。
options属性
points
解释：传入经过点的坐标数组
类型：Array
默认值：无
方法
getPoints
描述：getPoints({number}|{undefined})
解释：获取生成的Od曲线坐标集，传入的字段为曲线的分段数，默认值是20
setOptions
描述：setOptions({Object}options)
解释：修改坐标数组等属性
3、OdCurve可视化
下面讲解如何进行OdCurve进行空间可视化，方法如下：
javascript
// 初始化各个layer
let curve = new mapvgl.OdCurve();设置起始坐标点
javascript
curve.setOptions({points: [startPoint, endPoint],详细的空间OD构建及展示源码可以参考如下程序：
三、空间关联解读
本节将对支持者的空间来源与可以探索的省份进行展示。技术征程道路漫漫，唯有上下而求索。
1、当前支持者空间来源
首先将默认的城市替换成支持者省会城市信息列表，代码如下：
javascript
let startCities = ['长沙'];默认的结束城市列表修改如下：
bash
广州，南京，合肥，北京，济南，福州，郑州，上海，石家庄，杭州，武汉，成都，海口，拉萨，天津，乌鲁木齐，西安，哈尔滨，贵阳，将上述的城市按照，拆分后，设置到到OdCurve组件中。同时为了方便调试，大家也可以使用页面的调试工具进行效果调试。快捷调试页面如下图所示：
2、可以探索的省份
非常感谢来自上述省份的支持者，同时也可以看到。在地图上还是有很多的省份还没有支持者，未来可以努力支持哦。比如江西省、广西壮族自治区、云南省、重庆市、内蒙古、宁夏、甘肃省、青海省、山西省。希望未来多多努力，也希望这些省份的朋友可以多多支持哦。
四、总结
以上就是本文的主要内容，本文以"百度OD城市关联"为空间分析视角，以博客之星的网络投票为例，探索其联系度的空间分布规律、关联特征及影响因素，弥补当前研究中空间维度的缺失。本文将使用MapVGL为可视化组件，解析支持者联系度与城市OD关联强度之间的内在关联，同时结合CSDN用户的地域分布特征，挖掘一线城市与二三线城市、东部沿海与中西部地区之间支持者联系度的差异及其成因。行文仓促，定有不足之处，欢迎各位朋友在评论区批评指正，不胜感激。