基于标签语义关联的城市社群发现研究

摘要：

[目的]目前社会认知在城市管理决策中的支撑权重还未充分体现,本文试图建立基于社会认知驱动的城市社群发现模式.[方法]首先利用LDA主题模型提取不同城市的城市特征属性,并利用情感强度计算方法对城市特征属性赋值;然后基于城市特征之间的共现关系构建城市网络,以此刻画城市之间的关联关系;最后依据网络拓扑关系和节点语义信息,计算城市之间的亲疏程度,挖掘具有重叠特性的城市社群.[结果]抓取知乎平台中描述我国省会城市主要特征的用户问答内容,按照上述方法依次抽取城市特征,构建城市网络,测算城市亲疏,最终挖掘出9个具有较强独立性的城市社群.[局限]未能引入分面组织与分析方法将城市特征多粒度化,进而探索不同特征粒度下城市之间的关系类型及强度.[结论]该方法能够依据社会认知发掘城市之间的潜在关联及其社群结构,有利于辅助现有城市社群划分方法并强化城市社群内涵.

关键词：标签语义关联、城市社群、城市网络、用户标签、城市画像、LDA主题模型、省会城市、用户问答、知乎、数据挖掘

所属期刊栏目：40

分类号：G254.91(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家自然科学基金项目"基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用模型研究";湖北省自然科学基金"基于社会化标签挖掘的智慧城市'印象云'构建模式研究";中央高校基本科研业务费项目"基于社会化标签挖掘的城市画像研究"

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：14-23