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付小康: 作品数：14 被引量：41H指数：4; 供职机构：武汉大学更多>>; 发文基金：公益性行业科研专项国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程政治法律更多>>

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基于点评数据的城市商业设施空间分布探测方法及系统: 本发明提供基于点评数据的城市商业设施空间分布探测方法及系统，包括进行初始化，通过商业设施网络K函数探测在道路网约束下，不同用户评分的商业设施空间分布模式的差异；包括通过商业设施与其他设施网络K函数探测不同用户评分的商业设...; 王艳东赵晓明王腾付小康; 文献传递

基于社交媒体的城市污染信息探测: 了解城市污染状况是治理城市污染的首要步骤。社交媒体中包含了能够反映人们对周围环境感受的数据资料,能够帮助人们了解城市污染状况。以新浪微博为例,利用新浪微博API,结合微博用户提及行为,提出了从社交媒体中获取城市污染相关数...; 付小康王艳东; 关键词：社交媒体污染

顾及道路网约束的商业设施空间点模式分析被引量：4: 2018年; 基于社交网络点评数据,考虑到城市的路网结构特征,采用道路网约束下的核密度估计方法研究城市商业设施的空间分布模式。同时,结合商业设施的顾客光临次数和评分对核密度估计进行加权,发现了城市商业设施顾客光临和顾客满意度在空间上的差异性,即在部分路段商业设施的分布、顾客光临分布以及顾客满意度分布不匹配。为了分析这种空间差异性,针对城市的路网结构特征以及社交网络点评数据特征,提出了道路网约束下的G统计量作为指标的空间自相关分析方法,通过量化分析发现了高值聚集和低值聚集的路段,反映了顾客光临和顾客满意度在空间上的分布模式,揭示了顾客满意度高或低的商业设施在空间上的聚集分布。这些分析结果为城市规划、商业设施布局、选址问题等提供了定量化的参考依据。; 王腾王艳东赵晓明付小康付小康; 关键词：核密度估计空间自相关

基于社交媒体的城市污染信息探测被引量：3: 2017年; 了解城市污染状况是治理城市污染的首要环节。社交媒体中包含了能够反映人们对周围环境的感受的数据资料,可以帮助人们更直观地了解城市污染现状。本文以新浪微博为例,提出了从社交媒体中获取城市污染相关数据的方案,设计了基于社交媒体的城市污染信息分类法和可视化方法,在实验部分以北京市为例对本方法的结果进行了分析与讨论。; 相恒茂付小康高浠舰杨浚王艳东; 关键词：社交媒体污染

利用卷积神经网络提取微博中的暴雨灾害信息被引量：11: 2019年; 从社交媒体中挖掘灾害应急信息,能够有效帮助传统灾害管理获取实时、主题丰富的灾害信息,从而成为灾害应急管理的新手段。得益于深度学习在自动特征提取上的成就,本文研究了一种利用卷积神经网络对社交媒体中的灾害应急信息进行自动实时提取与分类的方法。首先,利用社交媒体数据和Word2vec模型,构建与灾害类事件相关的语料库并获得相应的词向量;其次,将词嵌入文本和相应的灾情类别作为卷积神经网络的输入,经过多分类学习得到分类模型,用以提取近实时灾害信息。以2012年"7.21北京特大暴雨"事件为案例,通过分类模型获得常见灾情类别的暴雨灾害社交媒体信息。该模型在测试集上的精度达到了90%以上,并且将模型运用于新爬取的2016年暴雨数据集上也得到了较好的表现,说明该模型在近实时自动提取灾害信息方面具有可行性。在对2012年分类结果进行时空分析结果表明,通过社交媒体获得的暴雨灾害主题信息符合灾害发展的规律,说明了利用深度学习提取社交媒体数据中的灾害应急信息的有效性和可行性,能够为实时灾害应急管理提供新的思路。; 刘淑涵王艳东付小康; 关键词：卷积神经网络暴雨灾害

基于社交媒体主题演化和多模态特征融合的城市暴雨灾害态势感知: 在全球气候变化的大背景下,我国极端降水事件也越来越多,与此同时,城市的防涝设施并未得到同步改善。每年受强降雨的影响,出现了大量的经济损失和人员伤亡,直接影响着我国经济发展和人民财产安全。在暴雨灾害管理中,政府和志愿者救援...; 付小康; 关键词：态势感知社交媒体暴雨灾害; 文献传递

利用微博关键词和位置信息模拟空气质量的方法及系统: 本发明公开了一种利用微博关键词和位置信息模拟空气质量的方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取微博数据，并对其进行预处理；S2、建立不同大小的缓冲区，对各个缓冲区内的微博数量进行标准化，并计算标准化的微博数量与监测站点...; 王艳东荆彤王腾姜伟付小康; 文献传递

基于社交媒体共词网络的灾情发展态势探测方法被引量：9: 2020年; 对灾害发生过程中产生的社交媒体数据进行主题演化探测和分析可以反映灾情的发展态势。提出了一种基于共词网络社区演化进行灾情发展态势感知的方法,首先依据词频-逆文档频率方法筛选出与主题相关的关键词汇,基于关键词的共现关系,构建以关键词为节点的社交媒体共词网络,结合模块度最优化思想,对社交媒体共词网络进行主题社区探测;然后在验证主题探测的基础上,基于时间窗口划分,对相邻时间窗口的主题社区进行演化类型判别,进而得到主题社区演化的结果;最后以2012年"7.21北京特大暴雨"灾害事件为例,利用该方法对收集到的含关键词的微博数据进行主题演化分析。实验结果表明,该方法能够很好地反映主题的演化过程,并能进一步揭示灾情的发展态势,帮助应急管理者了解灾害的发展过程,从而辅助管理者在合适的时间采取相应的应急响应措施。; 王艳东李萌萌付小康付小康刘辉; 关键词：社交媒体主题挖掘

一种基于共词网络的社交媒体数据主题挖掘方法被引量：10: 2018年; 对社交媒体所包含文本数据的深入挖掘,有利于有效地进行后续的时空分析。提出了一种新的基于共词网络的社交媒体数据主题挖掘方法,依据词频-逆文档频率分析,自动筛选出与主题相关的关键词汇,基于微博间是否包含相同的关键词汇,提出构建以微博为节点的共词网络,并结合Louvain社区探测算法进行文本主题挖掘。所提出的方法是一种无监督方法,且具有不需要指定聚类数目的优点。实验表明,该方法在主题挖掘表现上,准确率和召回率均优于常用的文档主题生成模型。以收集的2012年北京暴雨期间包含关键词的微博为例,利用提出的方法对微博数据集进行挖掘和时空分析,结果表明所提方法在实际应用中的有效性。; 王艳东付小康付小康; 关键词：社交媒体主题挖掘