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地震灾情位置微博抓取与展示 总被引：1，自引：0，他引：1
探索了一种地震灾情位置微博的抓取与展示方法。通过分析位置微博在地震灾情获取中的作用,建立了位置微博地震灾情抓取框架。基于新浪微博SDK,实现了有效位置微博的抓取;在顾及地震灾情专题属性的基础上,对抓取的微博进行分级。以云南省昭通市鲁甸地震为例,实现了灾情的提取与严重程度的图示化展示。 相似文献
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随着Web2.0时代发展的成熟,在以微博为代表的新社交网络平台上产生了大量含有空间位置信息和时间标识的数据,即位置数据(location data)。位置数据是大数据的一个重要组成部分,现已作为一种战略性资源被广泛应用于社会生活的多个领域,而位置数据的获取是位置数据挖掘和应用的基础。深刻分析了基于API、基于网络爬虫和基于网络数据流3种目前常用的微博数据获取方法的特点,在此基础上提出了一种基于多策略的微博位置数据获取方法,详细阐述了该方法的基本原理、基本流程和主要特点。最后通过获取新浪微博的位置数据进行实验验证,结果证实,该方法可以实现全面、高效地获取微博位置数据。 相似文献
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已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。 相似文献
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空间位置信息通常代表了设备使用人群的地理空间活动特征,客观体现人群活动的时空分布。针对现有的微博数据抓取方法由于普通用户的访问限制易导致采集的目标数据缺失的问题,该文提出了一种目标区域空间划分策略。在数据抓取之前对目标区域实行格网化,进而实现数据的同时抓取。通过统计分析基于网格单元抓取的位置微博数据,从中提取出人群活动信息,结合位置微博数据所在的兴趣点类型,统计分析了位置微博用户的时空分布和活动特征。这种方法缩小了采集区域,可实现并行高效的位置微博抓取,并保证了采集范围的重叠,最大限度地保证采集数据的完整性。 相似文献
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天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。 相似文献
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传统面向文本数据的事件检测方法在处理以微博为代表的社交媒体数据时面临着效率和准确性的挑战。同时,社交媒体数据中富含的位置信息常常不能被有效地识别和利用,这无疑会影响到事件检测的效果。本文基于对已有研究的总结归纳,定义了一类面向微博签到数据的时空热点事件,并提出了一种新的微博时空热点事件检测方法对其进行识别。通过两组实际数据的实验,证明该方法能够有效地从海量的微博数据中挖掘出具有时空特征的热点事件。 相似文献
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作为社会化媒体的重要类型,微博已经成为继新闻网站、论坛、博客之后,网络舆论生成的主要载体,＂微博问政＂成为热点和趋势,政务微博也成为政府信息公开、发布权威信息、提供公共服务、加强政民互动、引导网络舆论的重要平台。随着政务微博的快速发展,一系列新问题、新挑战也逐步显现。本文结合国土资源部政务微博的现状,就如何使用政务微博为民服务,提高政务微博应用水平,促进政务微博的健康发展,提升政府公信力,提出了对策建议。 相似文献
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选取了湖北省2014年1~11月的微博签到数据,通过对55 933个POI、5 820 136次微博签到量进行空间统计分析发现:湖北省微博签到次数呈现出明显的空间差异,17个地区中武汉市微博签到量所占百分比高达71.19%,在湖北省中占绝对优势,其他16个地区中宜昌、襄阳、荆州三地区所占百分比为13.83%,其余13个地区仅占14.98%。在17个地级市中又以各市中心的签到量最大。将17个地级市微博签到量与各地区2014年GDP做散点图,发现GDP与签到量之间呈正相关,通过皮尔森相关系数进行验证,在0.01的显著水平下皮尔森系数为0.959,呈现出高度相关,说明微博签到量与经济发展水平关系密切。 相似文献
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社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 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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各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角构建多层次的灾害事件信息模型,在抽取出微博文本中灾害事件信息要素的基础上,提出基于“对象-状态”的过程信息聚合方法,解决微博文本中灾害事件信息分散化、时空粒度多样化和无序化的问题。基于新浪微博进行台风“利奇马”事件的案例分析,结果表明,本文方法能够全面地获取灾害事件过程中各个时空节点上的灾情信息,有利于从微博文本中挖掘小尺度下的灾害突发状况。 相似文献
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准确识别灾情相关的空间位置是利用社交媒体数据进行灾情分析的关键。首先采集2016年正面袭击福建省的两次台风"莫兰蒂"和"鲇鱼"期间新浪微博上灾情相关的微博数据,识别和提取其中的用户注册位置信息、签到位置信息和文本隐含位置信息;然后基于微博数量变化和内容分析3种位置信息与现实台风灾情之间的联系;最后基于分析结果确定台风微博的位置信息,利用台风微博对两次台风主要灾情进行提取与制图。结果表明利用该方法得到的台风微博位置信息可以有效反映灾情的空间分布。 相似文献
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近年来,在灾害应急的舞台上,一种新的数据来源——自发地理信息(VGI)由于其在海地地震、台风海燕等巨灾中的优异表现逐渐为人们所重视。结合我国实际情况,本文选取了新浪微博上的台风达维的相关数据,从微博的数量和内容分析两个方面初步探讨了VGI在台风灾情评估中的作用,证明了采用VGI数据分析台风灾情具有充分的可行性。 相似文献
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我国处于社会转型期,对突发事件引起的网络舆情分析需求迫切。微博由于其大数据特点为公众舆论和自然环境知识发现提供大量数据,将其与位置信息联系能给地理分析提供新的发现。通过用户发布的微博消息进行分析挖掘,为公众舆论监督提供帮助,为政府决策提供信息。本文在微博数据帮助下进行了数据挖掘,在空间维度上分析了舆论传播模式,使用可视化与统计方法相结合的方式探究了舆情传播规律。 相似文献
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POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。 相似文献