2019年末,湖北地區(qū)暴發(fā)新型冠狀病毒疫情,對(duì)人民生活和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)造成較大的負(fù)面影響。疫情期間社交媒體尤為活躍,大量用戶通過(guò)它關(guān)注疫情的發(fā)展趨勢(shì)、參與疫情相關(guān)話題的討論,這也產(chǎn)生了大量帶有時(shí)間、空間屬性的時(shí)空大數(shù)據(jù)。針對(duì)新浪微博,采用自動(dòng)化方法創(chuàng)建了疫情時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù);實(shí)現(xiàn)了基于WebGL與GIS技術(shù)微博數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)可視化表達(dá);完成了基于微博話題的分析。最終構(gòu)建了一套快速、可復(fù)用的疫情相關(guān)微博數(shù)據(jù)采集-處理-可視化-分析的技術(shù)流程。利用該技術(shù)流程,以疫情話題數(shù)量暴發(fā)前期為時(shí)間區(qū)間,實(shí)現(xiàn)了疫情微博數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化,分析了話題熱度的變化過(guò)程。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建
    1.1 微博數(shù)據(jù)采集與清洗
    1.2 微博話題提取
    1.3 數(shù)據(jù)空間化
        (1)空間屬性預(yù)處理
        (2)空間數(shù)據(jù)的匹配與輸出
2 時(shí)空數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化
    (1)大小設(shè)置
    (2)顏色設(shè)置
    (3)透明度設(shè)置
3 統(tǒng)計(jì)分析
    3.1 微博數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析
    3.2 微博主題統(tǒng)計(jì)分析
4 結(jié) 語(yǔ)



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