城市活力是丰富的人群活动和环境交互的外在表现。快速城镇化导致了资源配置不公平、空城等城市问题。感知城市活力,掌握城市发展现状,解决因城市发展不均衡所带来的城市问题至关重要。随着信息技术的集成,大数据的出现为城市活力感知提供了有效的手段。基于城市大数据能够实现城市发展现状的精准感知,从而为城市发展规划提供理论依据和技术支撑。传统研究倾向于利用单一数据源感知城市活力。从社会感知的角度出发,本文构建基于多源大数据驱动的城市活力对比研究框架。利用兴趣点（POI）、社交媒体签到和手机信令数据从多个角度刻画了城市活力,从人口统计、社会经济和建成环境方面构建影响因素指标,利用最小二乘回归、空间自回归和地理加权空间自回归系列模型,揭示了城市活力与人口统计、社会经济和建成环境方面因素的内在关系。进一步地,为了验证活力研究结果在不同地理环境下的可复制性,继而提出多个城市活力对比分析框架。针对深圳、新加坡和伦敦三个城市,利用地铁智能卡数据、社交媒体签到数据描绘各城市地铁周围区域的活力,对比分析不同城市活力分布及其影响因素的差异性,探索大数据驱动城市活力研究结果的可移植性。研究发现:（1）不同城市大数据指示下的活力在空间分布及其影响因素作用机制方面既具有一致性也存在差异性。深圳市的研究表明,由不同数据刻画的城市活力均表现出在原经济发展特区高度聚集而在其他区域分布较为分散。深圳市的不同活力皆受到就业率、路网密度和地铁站点密度的影响。而土地利用、建筑物和区位因素指标对活力的作用依赖于活力表征数据。（2）不同地理环境下的活力研究结果是不一致的。深圳、新加坡和伦敦的活力对比研究结果表明,由于受到各自城市环境的影响,不同城市活力空间分布模式并不相同。影响因素对不同城市活力的作用机制也存在差异性。平均薪资对三个城市的活力皆有影响,但作用结果不同。其他建成环境相关指标对活力的影响依赖于不同城市环境。