签到数据的热点区域时空模式与情感变化的可视化分析

摘要 签到数据是包含经纬度位置信息和文本内容的微博数据，这些数据对于基础设施规划、土地价值评估和消费推荐都有十分重要的作用.本文提出了一种新颖的可视化交互系统CIDVis.CIDVis使用AC-DBSCAN算法对签到数据进行聚类，发现用户签到较为频繁的热点区域，并利用百度地图API动态展示这些区域的时空变化趋势，探索微博用户的签到模式.接着，利用中文分词，特征值提取等文本挖掘技术对微博内容进行情感评分，获得各个热点区域的用户情感倾向变化.同时，利用LDA模型执行隐含主题挖掘，发现微博主题的变化规律.以昆明市2015年7月-11月的新浪微博签到数据作为数据源，验证了该可视化系统的有效性.实验结果表明CIDVis系统提供多种直观、交互式的可视化组件，能帮助决策者分析微博用户的出行规律、情感变化和热点主题.