基于微博签到数据的可视化分析系统研究

论文摘要

近年来,随着移动互联网技术的迅速发展及各类移动社交应用的兴起,与地理位置相关的社交网站数据庞大而繁杂,且与日俱增。其中与出行有关的海量轨迹数据,由于数据量大、多而凌乱,导致出现大规模数据难以提供决策支持、显示形式复杂、利用效率低下等系列问题。这些看似繁杂无序,但实际包含丰富时空信息的数据,如何对其进行分类、可视化呈现以方便信息获取、助力分析决策显得必要且重要。将大数据可视化技术与地理信息系统技术相结合正成为地理数据分析和信息挖掘的研究热点,利用WebGIS技术构建在线虚拟地理空间信息可视化平台这一问题也逐渐受到广泛的关注。本文以社交网络的位置大数据为例,针对数据规模大、不易直观表达等问题,利用信息可视化手段、空间数据分析方法并结合GIS技术,通过设计并实现了基于WebGIS的微博签到数据可视化分析系统平台,为决策部门和相关分析人员及广大公众提供一个可视化分析环境与工具,以期提供出行信息分析提取和结果直观呈现的整体解决方案。论文主要工作内容和研究成果如下:(1)相关方法与技术分析。首先,介绍了核密度分析、格网分析、空间聚类等基于微博数据分析方法的基本原理;其次,介绍了Echarts统计图、热点图、聚簇图、时间轴等几种信息可视化技术;之后,又探索了构建该系统采用的关键技术;最后,着重探讨了对微博签到数据的预处理以及利用SQL Server存储微博签到数据和ArcGIS空间数据库存储地理数据的存储方式。(2)系统设计与实现。在系统需求分析、总体设计和详细设计的基础上,利用B/S架构模式,结合GIS提供的空间分析方法,使用ArcGIS API for JavaScript、ArcGIS Server服务发布等关键技术,构建了一个集成Echarts统计图表、热点图、聚簇图、时间轴等多种可视化辅助小工具的分析系统,实现了对微博签到数据进行图表统计、聚类及热点等分析,初步达成可视化交互方式探索居民活动时空间特征规律的目标。(3)可视化分析。从用户群分析、城市活力分析、热度分析、POI签到分析四个方面对可视化结果实现实时动态渲染、展示及分析,并总结出5条较有实用价值的用户活动时空间规律。实验结果表明,本文设计开发的基于微博数据可视化分析系统具有较好的可实用性。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景和意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 地理社交网络研究现状
•     1.2.2 可视化工具研究相关工作
•   1.3 研究内容与技术路线
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 技术路线
•   1.4 论文组织结构
• 第二章 系统构建相关理论与技术
•   2.1 数据分析方法
•     2.1.1 核密度方法
•     2.1.2 格网分析方法
•     2.1.3 空间聚类方法
•   2.2 信息可视化
•     2.2.1 Echarts可视化图表
•     2.2.2 热力图
•     2.2.3 聚簇图
•     2.2.4 时间轴
•   2.3 系统开发相关技术
•     2.3.1 SOA
•     2.3.2 ArcGIS Server
•     2.3.3 GP服务
•     2.3.4 ArcGIS API for JavaScript
•     2.3.5 Ajax技术
•     2.3.6 jQuery
•   2.4 本章小结
• 第三章 数据预处理与存储
•   3.1 研究区概况
•   3.2 数据来源
•   3.3 数据预处理
•     3.3.1 异常数据清理
•     3.3.2 数据坐标转换
•   3.4 数据存储
•     3.4.1 微博数据存储
•     3.4.2 地理数据存储
•   3.5 本章小结
• 第四章 系统设计与实现
•   4.1 需求分析
•     4.1.1 系统建设目标
•     4.1.2 系统功能需求
•   4.2 总体设计
•     4.2.1 系统总体架构
•     4.2.2 系统功能模块
•   4.3 系统功能模块实现
•     4.3.1 图层展示模块
•     4.3.2 分析模块
•     4.3.3 辅助工具
•   4.4 本章小结
• 第五章 微博签到数据可视化结果分析
•   5.1 用户群分析
•     5.1.1 性别间的微小空间差异
•     5.1.2 城区签到差异
•   5.2 城市活力分析
•     5.2.1 总体特征
•     5.2.2 动态变化
•   5.3 热度分析
•   5.4 POI签到分析
•   5.5 本章小结
• 结论与展望
•   结论
•   展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王璐

导师: 李斌

关键词: 微博签到,可视化,空间分析,时空特征,空间聚类

来源: 长安大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,计算机软件及计算机应用

单位: 长安大学

分类号: TP391.1;P208

总页数: 85

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