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基于D-S证据理论的微博客蕴含交通信息提取方法

发布时间:2017-12-13 09:10

  本文关键词:基于D-S证据理论的微博客蕴含交通信息提取方法


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【摘要】:微博客消息中经常蕴含大量实时交通信息,有望与现有实时交通信息采集方式形成互补。该文针对微博客消息语义模糊性及用户描述差异性问题,提出了一种微博客消息蕴含交通信息的D-S证据理论提取方法。该方法首先构建微博客消息蕴含交通状态信息评价体系,利用百科知识提高评价精度,然后定义微博客消息源的基本概率分配函数,通过证据合成与证据决策,实现微博客消息蕴含实时交通信息的甄别与融合。实验结果表明,该方法能够对微博客消息蕴含实时交通信息的可信度进行有效判断,并能够在最大程度上利用不同微博客用户发布消息的信息内容,且较之传统的文本聚类融合方法具有更高的准确率。
【作者单位】: 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;
【基金】:国家863项目(2012AA12A211,2013AA120305) 国家自然科学基金(41271408)
【分类号】:TP391.1;TP393.092
【正文快照】: 1引言实时交通信息有助于提高交通运输效率,保障交通安全。现有实时交通信息获取方式包括固定传感器技术(感应线圈、视频监控和微波探测)、安装GPS和无线通讯设备的浮动车技术、移动通讯终端信令分析技术等。但这些基于移动目标速度感知方式的采集手段在运营成本和时空覆盖范

【参考文献】

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本文编号:1284585


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