微博客蕴含交通信息的提取

发布时间：2018-08-27 17:46

【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。
[Abstract]:Weibo's guest message may contain a large amount of traffic information describing urban roads, such as traffic conditions, traffic incidents, traffic control, etc. Extracting these traffic information can provide an effective supplement for the traditional traffic information collection means of fixed sensors and floating vehicles. However, the fuzziness, diversity and unstructured features of Weibo's guest messages make it difficult to extract and discriminate traffic information quickly and accurately from a large number of Weibo guest messages. In this paper, a method of extracting and merging traffic information quickly from Weibo's guest message is proposed. Firstly, the participle analysis and road network matching are carried out. Then the fuzzy C clustering method based on neural network is used to analyze the quantification result of Weibo passenger message which describes the traffic state of each section, and the traffic state description with the highest confidence level is obtained. Finally, the traffic smoothness level of each section is obtained. The experimental results based on Sina Weibo and Beijing Road Network verify the effectiveness of this method.
【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)
【分类号】：TP393.09;U495

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2207986