“地理大数据与空间智能”专刊导言

<正>在数据科学技术快速发展的时代背景下，地理大数据促进了地理科学、测绘科学和信息科学等多学科交叉的新领域的研究，为地理科学研究带来了新的方法论，也为从地学视角解决社会问题提供了一种新的思路和模式。特别是，地理大数据破解了传统知识工程的瓶颈问题，使得地理空间智能继而成为地球大数据面临的新挑战。地理空间智能以高性能计算为基础，运用人工智能与数据挖掘方法，对地理大数据中的地理空间信息进行收集、描述与评价，并对其进行挖掘、测度与利用。     

一种公交换乘优化算法设计

目前,在智能交通系统应用中,公交查询亟待解决其算法效率和换乘两大问题。对此,本文首先在分析乘客出行因素和公交网络特性的基础上,提出了关键站点的公交网络通达矩阵,分析了直达矩阵的计算原理;其次,阐述了城市道路网络最短路径算法,引入直达矩阵和公交网络通达矩阵,设计了一种公交换乘优化算法。该算法的基本原理:利用公交网络通达矩阵来确定哪些临时标记节点是潜在的永久标记结点,并始终优先考虑直达节点作为最短路径上的节点,从而实现对经典最短路径算法--Dijkstra算法的改进;最后,通过一个案例对该算法进行验证。实验表明,该算法不仅能够获得优于Dijkstra算法的性能,而且换乘次数更加合理。该算法能够适用于一般公交网络,对于换乘代价较高的公交网络更有优势。     

网络地图评价指标体系及其应用

随着因特网技术的迅速发展和普及,网络地图越来越受到大众用户的青睐。结合网络地图的功能和特点,通过分析影响网络地图性能的主要要素之间的层次关系,构建了包括数据、服务功能、搜索性能和操作四个方面的网络地图评价体系及其评价方法,从定量和定性的角度比较分析了MAPbar、MAPabc、百度地图、51地图、Google Map、微软的Windows Live search、搜狗、爱问、雅虎中国等中文网络地图的性能,讨论了中文网络地图存在的主要问题,比如地物命名规范化、自然语言查询、专业化程度、地图数据覆盖度和用户认可程度等方面。该研究可以为网络地图开发人员和用户提供参考,对推广和普及网络地图,具有一定的理科学义和实践价值。     

自然语言空间关系及其在GIS中的应用研究

智能GIS的最终目标是实现用户与GIS的自然语言交互。如何从自然语言中自动抽取空间信息,消除GIS中结构化空间信息与自然语言中非结构化空间信息之间的语义障碍,已成为智能GIS面临的两大难题。目前的相关研究主要集中于自然语言空间关系。空间词汇及其句法模式是自然语言空间关系研究的核心问题。本文首先阐述了自然语言空间关系研究的几个基本问题,然后详细讨论了汉语中描述各种空间关系的空间词汇及其句法模式。最后,探讨了GIS中自然语言空间关系查询请求表达的句法模式及其解析方法。     

基于新闻数据的新冠疫情事件下“全球-中国”国际关系变化分析方法

在新冠疫情的冲击下,国际关系错综复杂、瞬息万变,不稳定性不确定性剧增。全面及时地分析“全球-中国”国际关系变化特征,对于中国的外交发展规划具有重要的参考价值。复杂的国际关系可以分解为一系列事件单元,新闻数据中蕴含了时间、地点、人物、事物等关键信息,是构建事件的最直接、最全面的信息来源。本文以GDELT（Global Database of Events, Language, and Tone）新闻事件数据库为数据源,基于“全球-中国”的视角,利用2020年1—5月全球疫情相关新闻数据,研究新冠疫情事件背景下的国际关系的变化。本文首先以事件数量、事件强度值和事件被提及数作为关键变量,提出了国际关系的分类表达和计算模型,解决了国际关系表达模糊和难以计算的问题。然后从时空可视化角度展示疫情下国际关系的变化特征,并结合疫情期间的国际重要事件,进一步分析引起国际关系变化的原因。研究表明,采用本文方法能精确掌握新冠疫情下“全球—中国”国际关系的发展程度,发现“全球-中国”国际关系的变化规律和变化原因,具有重要的应用价值。本文的研究可以为大数据时代的国际关系研究提供一个新的视角,同时也为新闻数据的分析提供参考。     

面向公共安全事件的网络文本大数据结构化研究

网络文本中所包含的相关信息目前已成为公共安全事件紧急救援与影响评估的重要信息源。现有的方法虽然可定向地提取文本信息中事件的各类要素信息,但由于缺乏面向事件的整体建模与解析框架,难以从网络文本中获取系统的事件要素的结构化信息,即所提取的事件要素信息要么不够完整,要么与目标事件不匹配,由此产生的遗漏与谬误难以支撑针对公共安全事件信息的系统分析。为解决该问题,本文提出了面向公共安全事件的网络文本大数据结构化理论框架,首先,建立了公共安全事件的语义框架,并以地震事件为例构建了相应的结构化表结构;其次,应用训练语料的关联标注解决了事件要素与事件无法匹配的难点;最后,通过使用可融合关联信息的文本解析算法,系统提取了事件类型、事件名称、事件时间、事件位置及其他属性,基本实现了网络文本中不同事件信息的结构化。本文以云南邵通鲁甸地震为例,展示了地震事件的网络文本信息的结构化过程与结果,为分析地震所受的关注程度以及救援状况提供了重要参考。在上述研究的基础上,开发了面向公共安全事件的网络文本信息挖掘系统,展示了地震事件文本的结构化解析以及由此实施的事件关注度分析。     

中文文本中时间信息解析方法

探讨了基于触发词汇和规则模型相结合的中文文本中时间信息解析方法。通过分析、归纳中文文本中时间信息描述特点,构建时间词汇词典和时间信息描述模式库,设计时间信息抽取、规范化表达和语义推理算法,实现了中文文本中时间信息的解析。实验结果表明,中文文本中时间信息抽取的准确率、召回率和F1值分别为75.00%、88.24%和40.54%,为泛在时空信息动态关联更新和实时挖掘分析提供数据源,且通过与空间维数据有机地、交互地组织,能够实时展现地理现象和事物的时空演化过程、时空分布特征,从而推动地理信息检索、LBS等地理信息服务向动态化、多维化方向发展。     

地理学视角下地理信息的分类与描述

地理学是一门研究各种地理要素的时空分布、演化过程,以及相互作用机制的综合性学科。随着现实世界从二元空间向三元世界的演进,对地理信息内涵的理解、表达和挖掘亟待进一步加深与扩展。现有以“位置+几何+属性”的地理信息表达模式难以支撑各种地理要素及其规律的表达。本文从地理学视角出发,立足三元世界理念,梳理了信息要素及其转变成地理信息的过程,形成了以时间、地点、人物、事物、事件、现象和场景“七要素”的信息表达体系,并从地理语义、空间位置、几何形态、属性特性、要素关系、演化过程、作用机制7个地理维度上对其进行解读。实现了地理学视角下对地理信息内涵的全方位分类和描述,为面向地理学综合集成研究的地理信息多维描述与计算分析提供理论支撑。     

基于微博文本的灾害事件信息时空过程聚合方法

各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角构建多层次的灾害事件信息模型,在抽取出微博文本中灾害事件信息要素的基础上,提出基于“对象-状态”的过程信息聚合方法,解决微博文本中灾害事件信息分散化、时空粒度多样化和无序化的问题。基于新浪微博进行台风“利奇马”事件的案例分析,结果表明,本文方法能够全面地获取灾害事件过程中各个时空节点上的灾情信息,有利于从微博文本中挖掘小尺度下的灾害突发状况。     

空间关系词汇与地理实体要素类型的语义约束关系构建方法

为克服依赖常识人工归纳总结的局限性,采用定性和定量相结合的方式,自动构建空间关系词汇与地理要素类型的语义约束关系。首先,以《中国大百科全书（地理版）》空间关系标注语料库为基础数据,采用Overlap语义相关度计量方法,挖掘空间关系词汇与地理要素类型约束关系的先验知识;然后以地理要素分类体系提供的概念语义相关性对先验知识进行扩展;最后采用本体工具Protégé建立相关知识库。