【摘要】：微博客消息中可能蘊(yùn)含大量描述城市道路的交通信息,如交通狀況、交通事件、交通管制等,提取這些交通信息能夠?yàn)閭鹘y(tǒng)的固定式傳感器和浮動(dòng)車采集交通信息手段提供有效補(bǔ)充。然而,微博客消息描述的模糊性、差異性及非結(jié)構(gòu)化特征,使得從海量微博客消息中快速準(zhǔn)確地提取和甄別交通信息成為難題。提出一種從微博客消息中快速提取和融合交通信息的技術(shù)方法,首先對(duì)采集到的微博客消息進(jìn)行分詞解析和路網(wǎng)匹配,然后采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊C聚類方法對(duì)描述路段交通狀態(tài)的微博客消息定量化結(jié)果進(jìn)行分析,獲取各路段置信度最高的交通狀態(tài)描述,最后得到各路段的交通暢通度水平�；谛吕宋⒉┛秃捅本┞肪W(wǎng)的實(shí)驗(yàn)過程驗(yàn)證了本文技術(shù)方法的有效性。
[Abstract]:Weibo's guest message may contain a large amount of traffic information describing urban roads, such as traffic conditions, traffic incidents, traffic control, etc. Extracting these traffic information can provide an effective supplement for the traditional traffic information collection means of fixed sensors and floating vehicles. However, the fuzziness, diversity and unstructured features of Weibo's guest messages make it difficult to extract and discriminate traffic information quickly and accurately from a large number of Weibo guest messages. In this paper, a method of extracting and merging traffic information quickly from Weibo's guest message is proposed. Firstly, the participle analysis and road network matching are carried out. Then the fuzzy C clustering method based on neural network is used to analyze the quantification result of Weibo passenger message which describes the traffic state of each section, and the traffic state description with the highest confidence level is obtained. Finally, the traffic smoothness level of each section is obtained. The experimental results based on Sina Weibo and Beijing Road Network verify the effectiveness of this method.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)基金項(xiàng)目(2012AA12A211) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40871184,41101149)
【分類號(hào)】：TP393.09;U495

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2207986