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基于网络微博的地震宏观异常信息提取研究——以芦山地震为例
被引量：
1
1
作者
张群燕
黄健熙
+2 位作者
张晓东
苏晓慧
张旭
《震灾防御技术》
CSCD
2013年第4期459-467,共9页
微博平台有用户群大、公众参与性强、实时性等优点,同时微博平台信息又具有信息真伪难辨、地址信息模糊等缺点。本文以芦山地震为例,针对微博内容如何提取和地址如何定位两方面进行了分析研究,对于如何在网络微博平台中及时的提取地震...
微博平台有用户群大、公众参与性强、实时性等优点,同时微博平台信息又具有信息真伪难辨、地址信息模糊等缺点。本文以芦山地震为例,针对微博内容如何提取和地址如何定位两方面进行了分析研究,对于如何在网络微博平台中及时的提取地震宏观异常信息,提出了聚焦爬虫技术,并对微博地址进行了分类,同时将正向最大匹配和特征词地址分词的中文地址匹配模型应用于地址信息的提取和地址匹配中;最后将不同的地址类别定位为不同的行政级别,使微博平台和微博信息得到了充分的利用。通过研究认识到微博信息在反应震前异常的发生趋势方面有一定的参考价值(动物异常和气象异常所占比例较大),是不能被忽略的;地址方面可以看出异常随着时间的逼近有向震中聚集的趋势,有一定的参考价值。
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关键词
微博平台
聚焦爬虫
地震宏观异常
分词技术
地址匹配
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职称材料
题名
基于网络微博的地震宏观异常信息提取研究——以芦山地震为例
被引量：
1
1
作者
张群燕
黄健熙
张晓东
苏晓慧
张旭
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《震灾防御技术》
CSCD
2013年第4期459-467,共9页
基金
国家"十二五"科技支撑计划课题(2012BAK19B04-03)
文摘
微博平台有用户群大、公众参与性强、实时性等优点,同时微博平台信息又具有信息真伪难辨、地址信息模糊等缺点。本文以芦山地震为例,针对微博内容如何提取和地址如何定位两方面进行了分析研究,对于如何在网络微博平台中及时的提取地震宏观异常信息,提出了聚焦爬虫技术,并对微博地址进行了分类,同时将正向最大匹配和特征词地址分词的中文地址匹配模型应用于地址信息的提取和地址匹配中;最后将不同的地址类别定位为不同的行政级别,使微博平台和微博信息得到了充分的利用。通过研究认识到微博信息在反应震前异常的发生趋势方面有一定的参考价值(动物异常和气象异常所占比例较大),是不能被忽略的;地址方面可以看出异常随着时间的逼近有向震中聚集的趋势,有一定的参考价值。
关键词
微博平台
聚焦爬虫
地震宏观异常
分词技术
地址匹配
Keywords
Micro-blog
Focused crawling technique
Earthquake macro-anomalies
word segmentationalgorithm
Address matching
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P315.7 [天文地球—地震学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络微博的地震宏观异常信息提取研究——以芦山地震为例
张群燕
黄健熙
张晓东
苏晓慧
张旭
《震灾防御技术》
CSCD
2013
1
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