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结合社交媒体的交通数据可视分析技术研究
| 论文题名： | 结合社交媒体的交通数据可视分析技术研究 |
| 关键词： | 数据可视化;交通事件分析;社交媒体分析;行程规划;可视分析;地理信息 |
| 摘要： | 城市化推进过程中，交通问题日益凸显。如何高效利用数以亿计的城市交通数据，结合社交媒体信息来分析交通状况，降低交通事件的发生率以及为城市居民旅游出行规划提供建议，对智慧城市建设具有重大意义。本文利用可视分析、自然语言处理以及机器学习方法，对城市交通数据进行分析，主要研究内容如下： （1）提出了一种结合社交媒体的交通事件可视分析方法。首先，提出了社交媒体文本中的交通事件分析框架，在框架中依次建立交通文本的朴素贝叶斯分类器，基于扩展交通特征词汇的交通类型分类方法，基于文本位置的地理信息编码算法，将交通事件绑定到对应路网上；其次，对获得的交通事件信息，结合道路的固有属性和具有时变性的流量特征，建立了一个用于表示道路特征的图嵌入模型，将每条道路映射到向量空间，进行城市道路相似性研究；再次，在图嵌入模型的基础上建立了一个基于核密度估计的交通事件预测模型，用来预测短时内交通事件的发生；最后，根据分析任务要求设计了交通事件可视分析流程。 （2）提出了一种结合社交媒体的旅游交通行程规划可视分析方法。首先，建立了补充POI兴趣点属性信息的文本分析框架，对于旅游文本信息依次建立了考虑时间因素的关键词提取算法，基于机器学习的情感极性分析算法，以及基于词嵌入的轨迹语义提取方法，有效扩充了POI兴趣点的属性维度；其次，基于动态图网络模型，综合考虑景点特点、交通路况和用户偏好等因素提出了一种旅游交通行程规划方法；最后结合任务要求设计了一个旅游行程规划的可视分析流程。 基于以上方法和模型的研究，本文依次开发了结合社交媒体的交通事件可视分析系统，以及结合社交媒体的旅游交通行程规划可视分析系统，集成了算法模型和多种分析功能。文中进行了微博交通信息的抽取、道路相似性度量、交通事件交互预测、旅游POI景点交互选取、旅游攻略的文本分析、旅游交通行程规划等多种案例分析，获得了较好效果，验证了本文方法的有效性。 |
| 作者： | 平力俊 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 吴向平;陈继 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国计量大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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