基于社交媒体共词网络的灾情发展态势探测方法

• 作者: 付小康 刘辉 李萌萌 王艳东 邵世维
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 社交媒体 共词网络 灾情态势 主题挖掘 主题演化
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 691-698,735
• 页数: 9页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20190054

摘要

对灾害发生过程中产生的社交媒体数据进行主题演化探测和分析可以反映灾情的发展态势.提出了一种基于共词网络社区演化进行灾情发展态势感知的方法,首先依据词频-逆文档频率方法筛选出与主题相关的关键词汇,基于关键词的共现关系,构建以关键词为节点的社交媒体共词网络,结合模块度最优化思想,对社交媒体共词网络进行主题社区探测;然后在验证主题探测的基础上,基于时间窗口划分,对相邻时间窗口的主题社区进行演化类型判别,进而得到主题社区演化的结果;最后以2012年“7.21北京特大暴雨”灾害事件为例,利用该方法对收集到的含关键词的微博数据进行主题演化分析.实验结果表明,该方法能够很好地反映主题的演化过程,并能进一步揭示灾情的发展态势,帮助应急管理者了解灾害的发展过程,从而辅助管理者在合适的时间采取相应的应急响应措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳东	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	31	303	10.0	16.0
4	刘辉		2	0	0.0	0.0
11	付小康	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	7	17	3.0	4.0
12	李萌萌	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	3	4	1.0	2.0
13	邵世维		1	0	0.0	0.0