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微博数据挖掘的用户行为时空特征分析
引用本文:梁年,何宗宜,苗静.微博数据挖掘的用户行为时空特征分析[J].测绘科学,2016,41(3):34-39.
作者姓名:梁年  何宗宜  苗静
作者单位:武汉大学资源与环境科学学院,武汉,430079;武汉市测绘研究院,武汉,430022
摘    要:针对国内既有研究对微博数据地理位置属性的关注主要集中在省域大尺度上,对微博发布时间考量不足且大多数都没有反映出地理位置随时间的变化问题,提出将微博数据的时间和空间属性结合起来,在城市中观尺度上综合分析用户行为时空特征并据此进行事件监测的方法。实验结果表明,通过格网化离散的微博数据对数据进行时空分析,可以发现用户日常行为的时空特征及其变化;通过全局自相关检验及局部自相关热点探测,依据微博热点区域的数量和属性变化可以正确发现事件所在地理位置。

关 键 词:微博数据  数据挖掘  用户行为  时空特征  事件监测

Spatiotemporal characterization of user behaviors based on micro-blog data mining
LIANG Nian,HE Zongyi,MIAO Jing.Spatiotemporal characterization of user behaviors based on micro-blog data mining[J].Science of Surveying and Mapping,2016,41(3):34-39.
Authors:LIANG Nian  HE Zongyi  MIAO Jing
Abstract:
Keywords:micro-blog data  data mining  user behavior  spatiotemporal characteristic  event monitoring
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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