地图的哲学内涵及其作用探讨     

程思聪  肖建华  马祥元 《测绘地理信息》2021,46(1):127-129

通过分析哲学和地图本质特征之间的关联,探讨了地图的哲学内涵及其在实现地图目的中起到的作用,尝试在通过地图认识世界、改造世界的探索道路上寻根溯源,从强化根基的角度使地图在新时代发挥更大的作用。  相似文献   

结构化查询语言向Mapbox表达式转换方法     

郑志河  陈张建  马祥元  胡冯伟  任福 《地理信息世界》2021,28(3):9-14

当前,Mapbox-GL地图渲染引擎使用类似于表处理语言(LISP)的条件表达式语法实现要素的过滤,数理逻辑强,过于抽象,不具备自然语言逻辑,可读性差,配图作业中批量构建要素筛选任务时较为复杂,影响了配图效率和数据筛选的准确性.因此,本文提出一种使用SQL表达式向Mapbox表达式的转换方法,使用结构化查询语言代替Mapbox-GL过滤器参与到配图工作,在不改变表达式语义信息的情况下实现SQL运算符到Mapbox表达式的等价转换和语法映射,并设计开发原型系统进行验证.验证实验和实际应用均表明该算法有效降低了要素选择的难度和错误发生率,可以显著提高配图效率.  相似文献   

基于用户情感变化的新冠疫情舆情演变分析     

张琛  马祥元  周扬  郭仁忠 《地球信息科学学报》2021,23(2):341-350

新冠肺炎疫情作为国际性突发公共卫生事件引发了社会媒体的高度关注。微博评论内容是用户对疫情中介性事件的认知、态度、倾向和行为的汇集,为基于用户情感分析的舆情演化研究提供了高现势性和高时序性的文本语料。本文以2020年1月23日至4月8日期间“人民日报”每日疫情通报的微博评论为信息基底,首先使用中文自然语言处理工具SnowNLP对语料进行情感倾向性抽取,完成正负向的情感分类,然后基于Single-Pass聚类算法实现文本语料的聚类分析,探索疫情热点话题,最后利用Louvain社团发现算法实现舆情被关注度的信息挖掘。① 时间维度上,每日情感趋势表明用户经历了焦虑害怕（1月24日—2月18日）、平稳自信（2月19日—3月15日）和紧张担忧（3月16日—4月8日）的情感更迭阶段;② 空间维度上,用户参与数量、所在地情绪状态和评论地情绪投射等关联分析显示不同行政区的疫情关注度和情感状态存在明显差异,疫情越严重地区的微博用户,其参与度越高且情绪状态与投射值越低。该研究通过引入自然语言处理技术和社团网络算法,构建出一种面向社交媒体评论文本数据的舆情分析方法框架,为重大公共事件的舆情研究提供了理论支持和创新思路。  相似文献