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基于地名互现的城市热点区域联系强度分析开题报告

 2020-04-13 14:30:37  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1.研究目的及意义地名共现(co-occurrence)是地名之间关系的一种重要表现。

在互联网时代,尤其是web 2.0时代,个体能通过互联网表达空间信息,这些信息往往包含了感兴趣的不同地名。

在同一个文档中表达不同的地名(地名互现),在一定程度上能反映这些地名之间的内在联系。

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2. 研究的基本内容与方案

利用百度新闻搜索http://news.baidu.com/?tn=newstitle使用“百度新闻”中的“新闻标题”搜索方式。

中任意两个湖北地市级行政区(一共17个,包括12个地级市、3个省直辖市、1个自治州、一个林区)名称共现的页面数目。

之所以做这样的限定,是为了避免搜到过多的垃圾页面,并且新闻中的地名往往更可靠。

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3. 研究计划与安排

3-4周:查阅文献资料并学习基础理论知识,形成初步的研究步骤,获取研究区域的相关信息5-6周:提交开题报告7-12周:实验分析13-14周:模型完善,提交初稿15-16周:修改完善,定稿17周:答辩

4. 参考文献(12篇以上)

[1]智烈慧.旅游文本地名热度及其共现关系计算方法[D].河北师范大学,2017.[2]钟翔,高勇,邬伦.基于链接分析的网页文本核心地名提取方法[J].地球信息科学学报,2016,18(04):435~442. [3]胡明生,贾志娟,吉晓宇等.寻找地震相关区域的词频共现分析方法[J].计算机工程与科学,2014,36(3):536~540. [4]李照航,郭风华,李仁杰,傅学庆,严正峰.大量网络游记文本中热度地名提取方法与实证研究[J].地理与地理信息科学,2015,31(01):68~73.[5]宋子辉.自然语言理解的中文地址匹配算法[J].遥感学报,2013,17(04):788~801.[6]尹章才. Web2.0 GIS原理和方法教程[M]. 武汉理工大学教材中心, 2010.[7] Yu Liu,Fahui Wang,Chaogui Kang,Yong Gao,Yongmei Lu.Analyzing relatedness by Toponym co-occurrences on web pages[J]. Transactions in GIS,2014,18(1):89~107.[8]智烈慧,李仁杰,傅学庆,郭风华.众包旅游文本热度地名的共现数据挖掘[J].测绘科学,2016,41(8):144~151.[9]李照航,郭风华,李仁杰,傅学庆,严正峰.大量网络游记文本中热度地名提取方法与实证研究[J].地理与地理信息科学,2015,31(1):68~73.[10]李可霞.地名数据语义一致性匹配研究[D].西南石油大学,2017.[11]熊锐.面向Web的中文地理信息检索系统的研究与实现[D].北京航空航天大学,2011.[12]Liu J.Chinese named entity recognition algorithm based on the improved hidden Markov model[J].Journal of Chemical Pharmaceutical Research,2014,6(7):1474~1478.[13]Pavlos Fafalios, Manolis Baritakis,Yannis Tzitzikas.Exploiting Linked Data for Open and Configurable Named Entity Extraction[J].International Journal on Artificial Intelligence Tools,2015,24(2):1~42.[14]Bingyue Peng,Junjie Wu,Hua Yuan, Qingwei Guo, Dacheng Tao.ANEEC: A Quasi-Automatic System for Massive Named Entity Extraction and Categorization[J].Computer Journal,2013,56(11):1328~1346.[15]甄峰,王波,陈映雪.基于网络社会空间的中国城市网络特征:以新浪微博为例[J].地理学报,2012,67(8):1031~1043.

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