【摘 要】
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为充分利用大数据时代的海量数据,提出一种基于新浪微博的公交系统数据采集及分析方法。通过Web Crawler从新浪微博抓取所需时空范围内的公交微博,分析公交微博发布的时间与
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为充分利用大数据时代的海量数据,提出一种基于新浪微博的公交系统数据采集及分析方法。通过Web Crawler从新浪微博抓取所需时空范围内的公交微博,分析公交微博发布的时间与空间分布规律;随后采用KMP算法统计并剔除冗余转发及回复微博,提取并分析公交相关的热点话题;基于中科院ICTCLAS算法进行中文分词处理,删除停用词后统计词频,生成关键词的词云。最后通过南京市范围内的8 913条公交微博进行实例验证与分析,结果表明,该方法可以从海量的微博数据中提取公交相关数据并进行分析,分析数据量大且有时效性,分析结果可为公交系统管理的优化与改善、公交政策的制定提供数据支撑。
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