GDELT:感知全球社会动态的事件大数据

正确解析国家间政治关系及其演化过程是开展地缘关系研究的重要基础。从大数据的角度开展地缘关系研究为该领域的探索提供了一种新的途径。国家或区域的局部政治倾向数据无法为地缘关系研究提供全面和翔实的数据支撑。论文介绍的一个全新的事件数据库GDELT(Global Database of Event, Language , Tone),它在诸多方面弥补了传统数据的不足。该数据不仅详细记录了全球范围事件的发生时间、地点、内容以及参与者信息,而且系统地对事件进行分类和评分。本文从数据内容、事件评分和分类体系三方面详细介绍GDELT数据,并总结了该数据的优势和潜在研究方向,以期为我国地缘关系研究等领域提供帮助和参考。     

中国及其周边国家间地缘关系解析

地缘关系研究作为地理学中一个重要研究领域越来越受到学者关注,开展基于大数据的地缘关系的定量研究,是对传统地缘关系研究的重要补充。利用新闻媒体大数据GDELT从全球性的视角将中国及其周边国家间地缘关系综合表达为合作与冲突关系,通过有序聚类方法识别中国及其周边国家合作与冲突的阶段划分,并对不同阶段国家间的合作与冲突关系进行社会网络分析,利用社区探索等工具对合作与冲突网络进一步剖析和解译,最后对不同时段内突出的双边关系进行对应分析,以及以中国为中心的均衡度分析。结果发现：1979-2017年中国及其周边国家间合作与冲突关系在时间上表现出明显的3个阶段,中国逐渐成为网络的中心,形成了以中国为中心,以俄、日、韩为支撑的广泛合作格局;中越、中日、中俄、朝韩等各阶段突出的双边关系表现出各异的发展态势和驱动因素;伴随着中国和平崛起的进程,中国与周边国家的合作越来越均衡,与此同时中国与周边国家的冲突范围不断扩大。     

空间玻尔兹曼熵的研究进展与应用

区域性、综合性、复杂性是新时代地理学的三大特征,其中复杂性研究是地理学飞跃的新路径。熵作为系统复杂性的核心指标,其研究、推广和应用对新时代的地理学有着重要意义。近年来地理学中熵的研究热点为玻尔兹曼熵（玻熵）。玻熵的概念最早提出于1872年,是著名的热力学第二定律的核心,但玻熵在地学的应用长期停滞在探讨层面。其瓶颈在于缺乏针对空间数据计算玻熵的模型和方法,但该瓶颈在近5年得以突破。本文从玻熵的热力学概念与地理学推广难题、空间数据的玻熵计算模型、计算方法、实际应用4个方面进行及时且系统地综述。主要结论有：① 目前的研究热点集中在空间栅格数据的玻熵,已研发出针对定性和定量型栅格数据的计算模型;② 算法百家齐放,已呈现出基于边缘总长度、基于Wasserstein距离、基于多尺度层次的三大类算法;③ 已形成景观生态学和遥感图像处理两类应用;④ 未来研究需重视针对更多类型的空间数据的算法、使用玻熵替代香农熵验证先前研究中的结论、拓展玻熵应用等。     

查询计划枚举中的空间启发式规则研究

在查询计划枚举空间巨大的情况下,空间启发式规则对排除一些不可行或低效的查询计划、提高系统的执行效率有重要意义。本文基于空间等价类、空间约束对的概念,提出了空间连接应建立在空间等价类或空间约束对上的启发式规则,构建了查询计划树中各类连接关系的放置规则以及空间等价类的连接递推规则,提出了空间索引替换表以及空间索引的若干放置规则。论文阐述了如何尽可能用低代价的空间操作,尽早过滤出较少的数据结果,降低参与后续运算的数据量,提高系统查询效率。最后,以空间查询案例为例,展示了这些规则在缩小枚举空间方面的作用。