文本大数据中地震应急的知识发现方法

构建地震应急的知识发现模型是地震应急知识领域的核心科学问题之一,如何在种类繁多、内容繁杂的数据中,研究减少先验知识依赖和支持的地震应急知识发现至关重要。提出了一种文本大数据中地震应急的知识发现模型。首先,收集与地震应急相关的学术文献数据集和社交媒体数据集;然后,利用CiteSpace分析工具及形式概念分析方法提取高频关键词及其关联关系,以词频联系作为它们之间关系的强度,并构建地震应急知识的复杂网络,以对网络进行社区划分研究,实现地震应急的知识发现。实验结果表明,该模型能够发现地震应急的相关知识,特别是能够发现领域专家关注较少的知识点,为地震应急提供知识决策支持。