基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
社交媒体数据中蕴含了丰富的交通状态信息,这些信息以人类语言为载体,包含了大量对交通状态的因果分析与多角度描述,可以为传统交通信息采集手段提供有力补充,近年来已成为交通状态感知的重要信息来源.本文以新浪微博为主要数据来源,分别利用支持向量机算法、条件随机场算法以及事件提取模型完成微博的分类、命名实体识别与交通事件提取,开发了基于社交媒体大数据的交通感知分析与可视化系统,可以为交通管理部门及时提供交通舆情及突发交通事件的态势、影响范围、起因等信息.在交通信息采集系统建设较为薄弱的地区,本文建立的系统可以为交通管理提供信息补充.
社会交通、机器学习、文本分类、命名实体识别、数据可视化
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国家自然科学基金面上项目61473320;湖南省科技计划项目2015RS4011;中南大学创新驱动计划项目2016CSX014
2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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