基于微博的交通事件提取与文本分析系统

被引：6

作者：

崔健 ^{[1
]}

冯璇 ^{[1
]}

张佐 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 清华大学自动化系

[2] 清华信息科学与技术国家实验室

来源：

交通信息与安全 | 2013年 / 06期

关键词：

微博; 众包数据; 交通事件; 自然语言处理; 文本; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 []; U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用];

学科分类号：

080402 ; 0838 ;

摘要：

近年来,受到公众广泛欢迎的微博,不仅是人们良好的社交工具,而其所蕴含的大量数据,在如今大数据时代也很有价值。针对节假日期间,公众可能在微博上发表的有关交通流、交通事件等信息,开发了1套基于微博的节假日突发交通事件提取与分析系统,旨在高效抓取并提取出交通主题相关微博,以利于分析交通状况,评估交通参与人的情感状态等。

引用

页码：132 / 135

页数：4

共 8 条

[1]

Social media applications to publish dynamic transportation information on campus. Fengxiang Q,Qing Z,Lei Y. . 2011

[2] B/S架构营运车辆技术状况数据库管理系统的实现 [J].

董国亮 ;

许书权 ;

刘富佳 ;

姚羽 .

交通信息与安全, 2013, 31 (01) :87-89+112

[3] 基于开源GIS的城市交通信息平台研究 [J].

李付伟 ;

李向新 ;

袁磊 ;

秦斌 ;

段国定 .

交通信息与安全, 2010, 28 (03) :25-29

[4]

Data-Driven Intelligent Transportation Systems: A Survey. Junping Zhang,Fei-Yue Wang,Kunfeng Wang,Wei-Hua Lin,Xin Xu,Cheng Chen. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems . 2011

[5]

Traffic condition information extraction&visualization from social media twitter for android mobile application. Endarnoto S K,Pradipta S,Nugroho A S,et al. . 2011

[6]

Tweet analysis for real-time event detection and earthquake reporting system development. Okazaki S T. . 2013

[7]

City flow:Prototype exploration for visualizing urban traffic conversations. Wu J,Fu Z,Liu Z,et al. . 2012

[8]

Libsvm. Chang C,Lin C. http://www.csie.ntu.edu.tw/-cjlin/libsvm/ . 2012

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