【摘 要】
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社交媒体数据的数量和类型日渐丰富，通过机器学习等分析技术可以对人们的行为和情感特征进行挖掘和分析。以北京游客为研究对象，基于新浪微博数据，经过数据预处理，利用文本分析和空间分析方法研究了游客情感的时空变化特征。结果表明：游客在京旅游的积极情感占比高于消极情感；在空间上，情感热点主要分布在主城区，情感冷点主要分布在郊区。游客的积极情感多表现为赞美、良好体验、文化丰富等；消极情感主要与人流量大、景区服
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社交媒体数据的数量和类型日渐丰富，通过机器学习等分析技术可以对人们的行为和情感特征进行挖掘和分析。以北京游客为研究对象，基于新浪微博数据，经过数据预处理，利用文本分析和空间分析方法研究了游客情感的时空变化特征。结果表明：游客在京旅游的积极情感占比高于消极情感；在空间上，情感热点主要分布在主城区，情感冷点主要分布在郊区。游客的积极情感多表现为赞美、良好体验、文化丰富等；消极情感主要与人流量大、景区服务质量欠佳、较差的天气状况等因素有关。该结果以期丰富情感地理学的内容和方法，并为提升旅游业服务质量和城市基础设施建设提供理论依据。
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在教育现代化的时代背景下,信息技术创新教学越来越被教育工作者所重视。小学数学作为启发学生数学思维、培养学生数学兴趣的重要科目,对于学生的长远发展有着重要影响。将信息技术与小学数学教学结合,无疑将会大大提高教学效率、改善教学效果。基于此,本文以小学数学"图形与几何"教学为例,分析并提出了信息技术优化小学数学教学的具体策略。
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