基于地理标签的推文话题时空演变的可视分析方法

摘要：

社交媒体中,用户所发布的推文内容记录了与用户相关的各种信息.文字信息中涵盖了推文中包含的各种话题,以及时间和空间信息,从这些信息中分析出话题的时空演变情况具有十分重要的研究意义.针对推文数据,设计了一套可视分析流程来挖掘推文信息,通过用户交互的方式多角度地展示了推文话题的时空演变过程.首先,基于部分历史推文数据,通过DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,结合泰森多边形对全球地理空间进行区域划分;然后,针对用户查询搜索的兴趣话题,索引找到所有相关的推文内容,并将信息与聚类中心绑定;最后,通过设计的多个结合时序聚类算法和自适应算法的可视化视图来展示话题的时空演变过程.通过推特官网提供的API抓取存储的推文数据,并进行实验和分析,结果表明:改进的可视化视图自适应布局算法有效地解决了图形遮挡问题,完整展现了推文的时空演变模式;地理区域的划分以及可视化组件能够有效帮助研究人员分析推文的时空演变以及全球关注的热点话题分布.

关键词：推文话题、可视化分析流程、自适应布局算法、聚类、时空演变

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61602409

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：42-49