利用社交媒体数据模拟城市空气质量趋势面

近年来,随着城市的发展,空气污染日益严重。目前,我国城市空气质量监测主要依靠空气质量监测站,但监测站数量有限,并且空气质量在一个城市的不同区域会出现较大起伏,单一利用监测站不易发现城市所有位置的空气质量起伏变化。对此,利用带有地理位置信息的新浪微博数据,分析空气污染相关主题微博与空气质量监测站点空气质量指数（air quality index,AQI）数据的相关性,建立两者间的函数关联,提出了一种建立城市空气质量趋势面的方法。实验结果表明,该方法不仅能定性地表现出城市不同区域的相对空气质量,也可定量、细粒度地展示城市空气质量情况。     

基于社交媒体的应急信息系统设计与实现

随着手持设备的广泛普及、通信技术的高速发展,社交媒体在突发事件中发挥着重要作用。当突发事件发生时,社交媒体数据不断产生,并携带大量的应急信息,其中包括不同的应急主题、时空分布等信息。本文设计并实现了基于社交媒体的突发事件应急信息系统,重点介绍基于社交媒体的应急信息挖掘技术,以及系统实现的功能。