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摘要:
微博客消息中可能蕴含大量描述城市道路的交通信息,如交通状况、交通事件、交通管制等,提取这些交通信息能够为传统的固定式传感器和浮动车采集交通信息手段提供有效补充.然而,微博客消息描述的模糊性、差异性及非结构化特征,使得从海量微博客消息中快速准确地提取和甄别交通信息成为难题.提出一种从微博客消息中快速提取和融合交通信息的技术方法,首先对采集到的微博客消息进行分词解析和路网匹配,然后采用基于神经网络的模糊C聚类方法对描述路段交通状态的微博客消息定量化结果进行分析,获取各路段置信度最高的交通状态描述,最后得到各路段的交通畅通度水平.基于新浪微博客和北京路网的实验过程验证了本文技术方法的有效性.
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关键词热度
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文献信息
篇名 微博客蕴含交通信息的提取
来源期刊 中国图象图形学报 学科 地球科学
关键词 微博客 交通信息 分词 模糊聚类 畅通度 置信度
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 地理信息技术
研究方向 页码范围 123-129
页数 7页 分类号 P208
字数 7194字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆锋 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 91 3249 28.0 56.0
2 陈洁 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 90 1445 18.0 36.0
3 张恒才 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 19 259 10.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
微博客
交通信息
分词
模糊聚类
畅通度
置信度
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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