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基于多源文本挖掘的城市交通舆情分析——以苏州为例

何梦娇,  吴戈,  梁华,  唐倩

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2018 >  36(3): 105-111
何梦娇, 吴戈, 梁华, 唐倩. 基于多源文本挖掘的城市交通舆情分析——以苏州为例[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(3): 105-111. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.03.015
引用本文: 何梦娇, 吴戈, 梁华, 唐倩. 基于多源文本挖掘的城市交通舆情分析——以苏州为例[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(3): 105-111. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.03.015
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HE Mengjiao, WU Ge, LIANG Hua, TANG Qian. An Analysis of Public Opinion on Urban Traffic Based on Multi-source Text Mining :A Case Study of Suzhou[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(3): 105-111. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.03.015
Citation: HE Mengjiao, WU Ge, LIANG Hua, TANG Qian. An Analysis of Public Opinion on Urban Traffic Based on Multi-source Text Mining :A Case Study of Suzhou[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(3): 105-111. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.03.015
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基于多源文本挖掘的城市交通舆情分析——以苏州为例

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.03.015

  • 苏州大学轨道交通学院 江苏苏州215000

  • 苏州大学轨道交通学院 江苏苏州215000

  • 姑苏交警大队 江苏苏州215000

  • 什邡市交通运输局 四川德阳618400

详细信息

  • 中图分类号: U121

An Analysis of Public Opinion on Urban Traffic Based on Multi-source Text Mining :A Case Study of Suzhou

    摘要
  • 摘要: 通过多媒体收集的各类交通信息构成了丰富的交通舆情,充分挖掘舆情中所蕴含的信息对宏观掌控交通问题的发展变化、制定全面的交通解决方案具有重大意义.基于网络论坛、热线电话及交通广播听众路况播报的文本数据,采用多种文本挖掘方法研究交通舆情价值.文本数据预处理后,利用SVM模型进行交通舆情主题自动分类,并通过对应分析探究不同数据源的舆情特点及其差异,基于Apriori算法利用关联规则分析关键词隐含的交通现象,另外,使用共现网络分析方法深入挖掘舆情所反映的交通问题及其随时间的变化.通过对姑苏区投诉数据和苏州交通广播微信路况数据的实证研究发现:姑苏区交通基础设施相关的投诉最多;通过不同渠道反映的舆情内容有明显差异;道路改造后,实施新的交通管理方案时会引发较多的争议和抱怨.此外,通过文本挖掘还发现了苏州市早高峰由西向东方向拥堵严重,晚高峰时各方向均较为拥堵的规律.

     

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  • 刊出日期:  2018-06-28

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