摘要：居住和就业是两个重要的居民时空行为要素,通勤行为规律能够直接反映城市空间结构特征,而大数据的发展对城市职住通勤研究提供了新的数据源与方法论。本文通过比较分析各个居民职住锚点计算方法,针对网络位置大数据提出基于密度的聚类算法;并以北京市东部及北三县地区为例进行案例分析。结论发现：基于密度的聚类算法速度快、准确度高,适合网络大数据在城市研究中的应用。