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随着智能移动终端和社交媒体的普及,带有地理标签的社交媒体数据大量涌现,其“文本—位置—时间”的多维特征使得精细时空尺度上的旅游者情绪感知成为可能。该文基于2017-2019年旅游者发布的新浪微博数据,采用BERT模型对微博数据进行文本分析,探讨旅游者情绪的时空分布规律及不同主题下旅游者的情绪特征,并分析导致旅游者产生负面情绪的相关因素。研究发现,微博中旅游者情绪呈现昼夜、周和季节性节律变化,不同性别旅游者在情绪反应强度及情绪节律上存在差异,对“天气”和“餐饮”主题易产生强烈情绪。该文提出的旅游者情绪挖掘方法可从多维度、多层次挖掘旅游者情绪特征,为旅游目的地舆情监测和预警系统提供借鉴。 相似文献
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针对现有工作对规划支持不足的问题,该文通过集成空间信息服务、语义网络、Web服务发现与组合等技术,探索并建立了一套完整、有效,能充分提供旅游规划决策支持的空间信息服务工作流构建方法。阐述了面向旅游规划的空间信息服务工作流构建的关键技术,包括基于旅游规划本体库的空间信息服务发现方法,旅游规划语义驱动的空间信息服务组合算法,以及可靠的空间信息服务工作流过程调用机制。在此基础上开展实证研究,实现面向旅游规划的空间信息服务工作流原型系统,并对工作流构建关键方法的可行性进行了验证。 相似文献
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讨论空间应用的一种面向问题的表达方法与实现机制。为解决空间应用的描述问题,在建立时空一体化空间数据模型基础上,定义了对SQL进行扩展的时空复合查询语言,实现了对空间应用问题的非过程化描述;研究复杂空间应用的表达问题,讨论时空复合查询语言的限制,并在语言中引入流机制,通过空间应用问题的组合实现更为复杂的空间应用,并支持空间数据分布式计算;最后给出若干空间应用实例及其面向问题的表达。 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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基于微博数据的北京市热点区域意象感知 总被引：4，自引：4，他引：0
“城市意象”研究对城市文化感知、城市管理与规划、旅游资源开发等具有重要意义。近年来,随着智能移动终端和社交媒体的普及,产生了大量城市内包含有文本和地理位置等信息的社交媒体数据,涉及城市的各个区域,为开展城市意象的综合感知研究提供了新的途径。本文以2016年北京市带位置签到的新浪微博数据为例,在空间聚类发现热点区域的基础上,采用词频—逆文件频率(TF-IDF)与文档主题生成模型LDA两类典型的文本分析的方法,挖掘城市不同热点区域的主题,以感知北京市不同热点区域的社会文化功能和人群行为,并在此基础上通过对热点区域高频主题词进行共词聚类分析,深度挖掘北京市的总体意象。研究表明,运用文本挖掘及地理大数据分析的城市意象研究方法,能及时感知人群在城市不同场所的活动、态度、偏好,从而揭示城市的社会文化及功能特征,是对刻画城市物质形态的城市意象五要素模型的重要补充。此外,以北京市热点区域为例的实证研究结果对现实中的城市特色传承与空间品质塑造等有一定的启发意义。 相似文献
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分布式计算环境中的空间查询语言全局解析机制 总被引：3，自引：1，他引：3
讨论一种在分布式计算环境中实现基于全局逻辑的空间查询语言解析方法,并给出其实现机制。提出空间查询语言的全局解析模型及等价分布程序的概念,给出将全局空间查询语句解析为等价分布程序的方法。利用该方法能够完成全局空间查询语句到局部查询语句的映射,从而支持空间数据的分布式查询。 相似文献
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现实世界中的地理实体具有空间及时态属性,有效的时空数据管理技术是实现地理信息广泛应用的基础。概括目前时空数据管理的一般策略,给出基于对象关系数据库的时空数据管理结构模型。在此基础上,介绍该模型所涉及的相关技术,并提出完整的模型实现的技术框架,给出时空数据库管理系统的原型实现TSpatialService。实例研究表明,该模型能够很好地支撑时空数据的管理及操纵。 相似文献
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