通信技术的飞速发展催生了海量的带有位置信息的移动通信数据。采用大数据技术对基于位置的移动通信数据进行分析,可以了解不同区域之间通信交互模式的动态变化。将通信交互模式与相关地理空间中的地物进行关联分析,可以进一步了解人群活动与城市空间结构之间的适配性,从而为城市可持续发展、优化城市管理等提供辅助决策。从网络的角度来理解不同区域之间的通信交互模式可以从更加宏观和整体的角度掌握交互模式的规律。分析网络中节点中心性的自相关性,以及节点中心性与节点对应空间地域的地物属性之间的相关性,是从网络角度进行分析的主要方法。本文提出移动通信数据中有向加权地理网络节点中心性的空间相关性分析。具体包括:(1)利用Spark大数据平台,从移动通信数据中构建有向加权地理网络,并计算节点中心性值。(2)通过构建多类节点中心性的专题图,计算每类节点中心性的莫兰指数值(Moran’s I),分析有向加权地理网络中节点中心性的全局空间相关性。(3)使用多时段的节点中心性的专题图以及莫兰指数值,分析节点中心性的全局自相关性动态变化的规律。(4)使用多种聚类分析方法,分析有向加权地理网络中节点中心性的局部空间相关性。根据聚类分析结果,进一步分类统计不同区域的多种POI,分析节点中心性和地物属性之间的相关性。本文选取意大利米兰市为研究区域,以该区域2013年11月1日~12月15日市内各区域间的移动通信数据、9类POI数据为实验数据进行实验分析。实验结果表明:(1)移动通信数据中的有向加权地理网络的节点中心性整体呈正相关,其中西南区域的节点中心性最高,具有高值聚集分布。西北和东南中心性次之,东北区域中心性最低。(2)在工作日,人群往往相对分散,节点中心性的空间相关性相对较低;在周末,人群会从各个区域向重点区域集中,节点中心性的空间相关性相对较强。(3)热点主要集中在米兰市的西南区域,冷点主要集中在东北区域。对于9种POI数据,热点区域平均多于冷点区域。