一種利用微博位置信息的城市功能區(qū)探測方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及到社交媒體數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，更具體地，是針對一種利用微博探究城市功能區(qū)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信息全球化的發(fā)展，社交媒體已融入到我們的日常生活中，成為我們生活中不可缺少的一部分。社交媒體是人們相互溝通的網(wǎng)站和技術(shù)，允許人們表達自己的意見、觀點。互聯(lián)網(wǎng)上比較流行的微博、博客、論壇、社交網(wǎng)站等都屬于社交媒體。社交媒體中傳播的信息往往是各大網(wǎng)站的重要內(nèi)容，因此引起了人們生活中的一個又一個的熱門話題。
[0003]隨著社交媒體的流行，近幾年國內(nèi)的微博引起了各界的關(guān)注。平時說的微博如果沒有特別的說明，一般指新浪微博。新浪微博作為一種分享和交流的平臺，允許用戶使用140字的文字更新信息，實現(xiàn)即時分享，同時可以上傳圖片、短視頻等，比較注重信息的時效性和隨意性。微博的發(fā)布平臺有手機客戶端和微博網(wǎng)站，支持含有地理標簽的信息的發(fā)布與分享，這種帶有地理位置的微博屬于簽到數(shù)據(jù)的一種，在生活中的很多方面我們都可以充分利用簽到數(shù)據(jù)。只要對這些數(shù)據(jù)進行深層次的挖掘，就可以得到與我們的日常生活相關(guān)的重要信息。
[0004]在城市的發(fā)展中，城市規(guī)劃是至關(guān)重要的，它關(guān)系到城市的發(fā)展未來、城市的布局等等，最重要的是與人的發(fā)展密切相關(guān)的，為城市人民的居住、勞動、學(xué)習(xí)、交通以及各種社會活動創(chuàng)造良好的條件。城市規(guī)劃是一個側(cè)重于控制和規(guī)劃城市環(huán)境的過程，其目的是增加公民的福祉。傳統(tǒng)的城市規(guī)劃研究方法主要有現(xiàn)場踏勘或觀察調(diào)查、抽樣調(diào)查或問卷調(diào)查、訪談和座談會調(diào)查、文獻資料的運用和類比等。這些傳統(tǒng)的研究方法不僅耗時耗力，還需要花費昂貴的研究成本。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對上述問題，本發(fā)明提出一種利用含位置信息的微博數(shù)據(jù)探究城市功能區(qū)的技術(shù)方案。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案提供一種利用微博位置信息的城市功能區(qū)探測方法，包括如下步驟，
步驟1，進行研究區(qū)域的選擇，并對研究區(qū)域進行格網(wǎng)劃分；
步驟2，微博時間段劃分，包括將一天按時間間隔進行劃分，得到多個時間段；
步驟3，根據(jù)若干天數(shù)的微博數(shù)據(jù)預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)，預(yù)測過程實現(xiàn)如下， 進行各格網(wǎng)內(nèi)各時間段微博數(shù)據(jù)提取，提取得到含位置信息的微博數(shù)據(jù)；
進行各格網(wǎng)中微博時間模式提取，包括統(tǒng)計各格網(wǎng)內(nèi)各時間段微博數(shù)據(jù)占該格網(wǎng)中微博總數(shù)的比例，將所得微博的發(fā)布概率分布稱為微博時間模式；
進行區(qū)域聚類，包括基于各格網(wǎng)中的微博時間模式，采用聚類方式對研究區(qū)域進行分類，得到各聚類區(qū)域的微博時間模式； 對各聚類區(qū)域的微博時間模式進行分析，預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)；
步驟4，將若干天數(shù)的微博數(shù)據(jù)按照工作日和周末分開，分別進行和步驟3 —致的預(yù)測過程，根據(jù)相應(yīng)所得預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)，更新聚類區(qū)域及相應(yīng)功能區(qū)探究結(jié)果；步驟5，根據(jù)各聚類區(qū)域中POI數(shù)據(jù)進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
進行各聚類區(qū)域中POI數(shù)據(jù)的提?。?br> 對各聚類區(qū)域中的POI數(shù)據(jù)按照一級類別進行分類，并進行數(shù)量統(tǒng)計；
對POI數(shù)據(jù)進行標準化處理，包括使用某類聚類區(qū)域中某種類型的POI數(shù)量除以整個研究區(qū)域內(nèi)所有該類型的POI數(shù)量，得到各類型POI分布到各聚類區(qū)域的狀況，或者使用某類聚類區(qū)域中的某種類型的POI數(shù)量除以該類區(qū)域的所有POI數(shù)量，得到各類聚類區(qū)域中的各類POI所占比重情況；
對標準化之后的POI數(shù)據(jù)進行分析，利用POI數(shù)據(jù)實現(xiàn)對聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果進行驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果；
步驟6，根據(jù)各聚類區(qū)域的微博時間模式峰值點處的微博文本數(shù)據(jù)進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
對各聚類區(qū)域的微博時間模式峰值點處的微博文本數(shù)據(jù)進行提取，得到相應(yīng)類中微博；
對提取的微博文本數(shù)據(jù)做主題提取，得到各類聚類區(qū)域中相關(guān)的主題微博；
統(tǒng)計所得各類聚類區(qū)域中提取的主題微博的數(shù)量占相應(yīng)聚類區(qū)域中微博的總數(shù)量的比例；
比較各聚類區(qū)域中主題微博比例的高低，完成利用微博主題對聚類區(qū)域的功能區(qū)驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果；
步驟7，根據(jù)各聚類區(qū)域中微博的主題詞匯進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
提取各聚類區(qū)域中微博的主題詞匯；
進行主題微博比重計算，包括計算各聚類區(qū)域中含有主題詞匯的微博占相應(yīng)聚類區(qū)域中微博的總數(shù)量，得到各聚類區(qū)域中主題微博比重；
比較各聚類區(qū)域中含有主題詞匯的微博比重的高低，完成利用微博文本對聚類區(qū)域的功能區(qū)驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果。
[0007]而且，執(zhí)行步驟4后，對各聚類區(qū)域的空間分布進行分析。
[0008]而且，執(zhí)行步驟5后，計算各聚類區(qū)域POI數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，獲取功能區(qū)的混雜性分析結(jié)果。
[0009]而且，執(zhí)行步驟6后，使用詞云圖的形式對聚類類別中文本內(nèi)容進行展示。
[0010]本發(fā)明相應(yīng)提供一種利用微博位置信息的城市功能區(qū)探測系統(tǒng)，包括如下模塊， 初始化模塊，用于進行研究區(qū)域的選擇，并對研究區(qū)域進行格網(wǎng)劃分；
微博時間段劃分模塊，用于將一天按時間間隔進行劃分，得到多個時間段；
初始預(yù)測模塊，用于根據(jù)若干天數(shù)的微博數(shù)據(jù)預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)，預(yù)測過程實現(xiàn)如下，
進行各格網(wǎng)內(nèi)各時間段微博數(shù)據(jù)提取，提取得到含位置信息的微博數(shù)據(jù)；
進行各格網(wǎng)中微博時間模式提取，包括統(tǒng)計各格網(wǎng)內(nèi)各時間段微博數(shù)據(jù)占該格網(wǎng)中微博總數(shù)的比例，將所得微博的發(fā)布概率分布稱為微博時間模式； 進行區(qū)域聚類，包括基于各格網(wǎng)中的微博時間模式，采用聚類方式對研究區(qū)域進行分類，得到各聚類區(qū)域的微博時間模式；
對各聚類區(qū)域的微博時間模式進行分析，預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)；
第一預(yù)測更新模塊，用于將若干天數(shù)的微博數(shù)據(jù)按照工作日和周末分開，分別進行和初始預(yù)測模塊一致的預(yù)測過程，根據(jù)相應(yīng)所得預(yù)測各類區(qū)域所屬的功能區(qū)，更新聚類區(qū)域及相應(yīng)功能區(qū)探究結(jié)果；
第二預(yù)測更新模塊，用于根據(jù)各聚類區(qū)域中POI數(shù)據(jù)進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
進行各聚類區(qū)域中POI數(shù)據(jù)的提?。?br> 對各聚類區(qū)域中的POI數(shù)據(jù)按照一級類別進行分類，并進行數(shù)量統(tǒng)計；
對POI數(shù)據(jù)進行標準化處理，包括使用某類聚類區(qū)域中某種類型的POI數(shù)量除以整個研究區(qū)域內(nèi)所有該類型的POI數(shù)量，得到各類型POI分布到各聚類區(qū)域的狀況，或者使用某類聚類區(qū)域中的某種類型的POI數(shù)量除以該類區(qū)域的所有POI數(shù)量，得到各類聚類區(qū)域中的各類POI所占比重情況；
對標準化之后的POI數(shù)據(jù)進行分析，利用POI數(shù)據(jù)實現(xiàn)對聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果進行驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果；
第三預(yù)測更新模塊，用于根據(jù)各聚類區(qū)域的微博時間模式峰值點處的微博文本數(shù)據(jù)進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
對各聚類區(qū)域的微博時間模式峰值點處的微博文本數(shù)據(jù)進行提取，得到相應(yīng)類中微博；
對提取的微博文本數(shù)據(jù)做主題提取，得到各類聚類區(qū)域中相關(guān)的主題微博；
統(tǒng)計所得各類聚類區(qū)域中提取的主題微博的數(shù)量占相應(yīng)聚類區(qū)域中微博的總數(shù)量的比例；
比較各聚類區(qū)域中主題微博比例的高低，完成利用微博主題對聚類區(qū)域的功能區(qū)驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果；
第四預(yù)測更新模塊，用于根據(jù)各聚類區(qū)域中微博的主題詞匯進行功能區(qū)驗證，實現(xiàn)如下，
提取各聚類區(qū)域中微博的主題詞匯；
進行主題微博比重計算，包括計算各聚類區(qū)域中含有主題詞匯的微博占相應(yīng)聚類區(qū)域中微博的總數(shù)量，得到各聚類區(qū)域中主題微博比重；
比較各聚類區(qū)域中含有主題詞匯的微博比重的高低，完成利用微博文本對聚類區(qū)域的功能區(qū)驗證，更新聚類區(qū)域的功能區(qū)探究結(jié)果。
[0011]而且，第一預(yù)測更新模塊工作完成后，對各聚類區(qū)域的空間分布進行分析。
[0012]而且，第二預(yù)測更新模塊工作完成后，計算各聚類區(qū)域POI數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，獲取功能區(qū)的混雜性分析結(jié)果。
[0013]而且，第三預(yù)測更新模塊工作完成后，使用詞云圖的形式對聚類類別中文本內(nèi)容進行展示。
[0014]本發(fā)明使用含位置信息的微博探究城市功能區(qū)，數(shù)據(jù)獲取方便，避免了如問卷調(diào)查、