微博客蕴含交通信息的提取

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.

关键词：微博客、交通信息、分词、模糊聚类、畅通度、置信度

所属期刊栏目：18

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家高技术研究发展计划863基金项目2012AA12A211;国家自然科学基金项目40871184,41101149

在线出版日期：2013-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：123-129