基于标签语义挖掘的城市画像感知研究

摘要：

[目的]为获取公众对城市整体状况的共同认知,提出一种基于标签语义挖掘的城市画像感知方法.[方法]利用标签相似度和凝聚式层次聚类算法,提出一种具有层级结构的城市画像描述框架;借鉴LSA潜在语义挖掘思想,计算不同标签揭示城市画像语义特征的重要程度;最后筛选出具有较高城市画像解释度的标签集合,将其与城市画像描述框架整合,生成具有层级结构的城市画像.[结果]基于知乎平台中的用户评论数据,提取我国中部6省省会城市的结构化城市画像,获得多个维度下公众对各城市整体状况的共同感知.[局限]如何自动化抽取高质量的社会化标签并引入语义词典生成更合理的描述框架有待进一步探究.[结论]本文方法能够从海量社会化标签中提取反映公众认知的城市画像,并能深入到层级结构内部展开细粒度的城市画像描述.

关键词：城市画像、社会化标签、凝聚层次聚类、潜在语义挖掘

所属期刊栏目：3

分类号：G251(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系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：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：41-51