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摘要:
新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)严重影响了人们日常的工作和生活,引起了社会媒体的高度关注.基于此,本文选取青岛市为研究区域,运用Pearson相关性分析、核密度分析、百度人工智能(artificial intelligence,AI)情感分析及词频-逆文档频率算法(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)关键词抽取技术等方法,提出了一种基于病例位置及公众情感分布的时空演化挖掘框架.实验表明:该框架可基于病例位置和社交媒体数据,确定疫情严重区域的公众情感信息,并分析不同阶段公众关注的热点话题变化.本研究可为政府更好地了解疫情期间公众情感和热点话题并制定有针对性的防控措施提供参考.
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文献信息
篇名 新型冠状病毒肺炎期间公众情感的时空演化分析
来源期刊 北京测绘 学科 地球科学
关键词 新型冠状病毒肺炎(COVID-19) 社交媒体数据 公众情感 热点话题 青岛市
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 254-259
页数 6页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.19580/j.cnki.1007-3000.2022.03.007
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)
社交媒体数据
公众情感
热点话题
青岛市
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京测绘
月刊
1007-3000
11-3537/P
大16开
北京市海淀区羊坊店路15号
1987
chi
出版文献量(篇)
3644
总下载数(次)
21
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