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随着互联网行业的发展,在灾难发生期间,社交媒体已经成为公众重要的交流手段,通过对受灾地区公众的社交媒体数据进行合理的抽取与内容分析,可以为应急管理人员提供有效的决策支持。本研究选取了2021年10月山西暴雨期间的微博数据作为研究数据,通过运用词频-逆文档频率算法(TFIDF)、中文词法分析(LAC)和百度AI(Artificial Intelligence)情感分析等方法对社交媒体数据进行综合分析以获取该灾害下公众情感以及公众注意力焦点变化趋势,为新媒体时代救援减灾工作提供支撑。 相似文献
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社交媒体越来越多地被看作是随人们移动的传感器,感知周围发生的事件。当突发事件发生时,大量含有位置信息的文字迅速地充斥整个社交网络。本文探讨突发事件应急信息挖掘与分析的一种新思路。基于社交媒体,建立实时应急主题分类模型,从大量、实时的文本流中快速提取、定位应急信息;针对不同主题,利用统计分析和空间分析方法,探寻突发事件的时间趋势和空间分布,为应急响应提供决策支持。 相似文献
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针对大数据时代,蕴含地理位置信息的社交媒体(Social Media)数据规模正呈爆炸性增长,通过对这类时空数据的挖掘可以整合用户的群体智慧,发现热门景点或线路,为用户提供更加精细的旅行服务。该文基于2005—2016年Flickr图片分享网站中用户分享的带地理标签的图片信息,通过空间聚类以及文本语义挖掘的方法对北京市的热门景点进行了提取。此外,本文还利用北京市的历史天气信息与用户图片信息进行融合,分析在不同时间、不同天气情景下,不同景点的热度分布规律,可以为旅行爱好者提供热门景点在多种视角下的游览规律。 相似文献
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对社交媒体所包含文本数据的深入挖掘,有利于有效地进行后续的时空分析。提出了一种新的基于共词网络的社交媒体数据主题挖掘方法,依据词频-逆文档频率分析,自动筛选出与主题相关的关键词汇,基于微博间是否包含相同的关键词汇,提出构建以微博为节点的共词网络,并结合Louvain社区探测算法进行文本主题挖掘。所提出的方法是一种无监督方法,且具有不需要指定聚类数目的优点。实验表明,该方法在主题挖掘表现上,准确率和召回率均优于常用的文档主题生成模型。以收集的2012年北京暴雨期间包含关键词的微博为例,利用提出的方法对微博数据集进行挖掘和时空分析,结果表明所提方法在实际应用中的有效性。 相似文献
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了解城市污染状况是治理城市污染的首要环节。社交媒体中包含了能够反映人们对周围环境的感受的数据资料,可以帮助人们更直观地了解城市污染现状。本文以新浪微博为例,提出了从社交媒体中获取城市污染相关数据的方案,设计了基于社交媒体的城市污染信息分类法和可视化方法,在实验部分以北京市为例对本方法的结果进行了分析与讨论。 相似文献
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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。 相似文献
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带有地理空间信息的社交媒体数据是由众多专业和非专业用户主观发布并通过社交媒体向公众或组织提供的一种开放地理空间数据。为了高效地获取签到数据以及保证签到数据的正确性、可靠性、完整性,满足数据挖掘算法的需要,本文以微博签到数据为例,提出了获取数据的关键技术,包括调用微博API的方法、研究区域格网化的获取方法,提高了数据的获取效率。并且针对获取的原始数据提出了对其处理的方案并对获取的数据结果进行了相关的统计描述。 相似文献
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来自社交网络的时空大数据具有海量和高动态的特性,有效选择时空数据进行聚焦挖掘分析至关重要。以微博位置签到数据为例,首先,对时空大数据空间聚类挖掘的有效选择问题进行了研究,针对社交网络时空数据不确定性问题,提出了时空大数据针对聚类挖掘的有效选择方法。聚类挖掘有效选择方法提出从空间、时间或属性等维度对时空大数据进行分割。然后,对分割得到的数据集进行空间探索分析(exploratory spatial data analysis,ESDA),得到具有聚类挖掘潜力的数据集。最后,以武汉市微博位置签到数据进行商圈热点探测为例,对提出的社交网络时空大数据聚类挖掘有效选择方法进行验证。结果表明,有效选择方法可以得到挖掘效率和精准性更高的时空数据集。 相似文献
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Mining Trajectory Data and Geotagged Data in Social Media for Road Map Inference 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
As mapping is costly and labor‐intensive work, government mapping agencies are less and less willing to absorb these costs. In order to reduce the updating cycle and cost, researchers have started to use user generated content (UGC) for updating road maps; however, the existing methods either rely heavily on manual labor or cannot extract enough information for road maps. In view of the above problems, this article proposes a UGC‐based automatic road map inference method. In this method, data mining techniques and natural language processing tools are applied to trajectory data and geotagged data in social media to extract not only spatial information – the location of the road network – but also attribute information – road class and road name – in an effort to create a complete road map. A case study using floating car data, collected by the National Commercial Vehicle Monitoring Platform of China, and geotagged text data from Flickr and Google Maps/Earth, validates the effectiveness of this method in inferring road maps. 相似文献
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介绍以MapInfo为平台、MapBasic为编程语言建立梧州防洪减灾信息系统的实践过程,对防洪减灾数据的管理进行了初步探讨,该系统能实现图形和属性数据综合管理、灾情评估,输出各种专题图等。 相似文献