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计算机科学 > 社会与信息网络

arXiv:1807.05734 (cs)
[提交于 2018年7月16日 ]

标题: 人民的城市,为人民的:通过社交媒体互动感知城市动态

标题: City of the People, for the People: Sensing Urban Dynamics via Social Media Interactions

Authors:Sofiane Abbar, Tahar Zanouda, Noora Al-Emadi, Rachida Zegour
摘要: 理解城市的空间-时间动态是许多应用的核心,包括城市规划、区域划分和房地产建设。到目前为止,我们对城市动态的理解大多来自于由人员进行的传统调查,或者通过移动数据形式的通话详单。然而,这些方法相关的高财务和人力成本使得数据的可用性非常有限。在本文中,我们研究了大规模且公开可用的用户生成内容,即社交媒体帖子,以了解城市的城市动态。我们为不同的城市以及同一城市中的不同社区构建活动时间序列,以识别正在发生的不同动态模式。接下来,我们对时间序列进行聚类分析,以了解模式在城市中的空间分布。我们对伦敦和多哈两个城市的实例展示了我们方法的有效性。
摘要: Understanding the spatio-temporal dynamics of cities is in the heart of many applications including urban planning, zoning, and real-estate construction. So far, much of our understanding about urban dynamics came from traditional surveys conducted by persons or by leveraging mobile data in the form of Call Detailed Records. However, the high financial and human cost associated with these methods make the data availability very limited. In this paper, we investigate the use of large scale and publicly available user contributed content, in the form of social media posts to understand the urban dynamics of cities. We build activity time series for different cities, and different neighborhoods within the same city to identify the different dynamic patterns taking place. Next, we conduct a cluster analysis on the time series to understand the spatial distribution of patterns in the city. Our instantiation for the two cities of London and Doha shows the effectiveness of our method.
评论: 发表于SocInfo 2018,社会信息学。SocInfo 2018。计算机科学讲座笔记。Springer
主题: 社会与信息网络 (cs.SI) ; 物理与社会 (physics.soc-ph)
引用方式: arXiv:1807.05734 [cs.SI]
  (或者 arXiv:1807.05734v1 [cs.SI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.05734
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Sofiane Abbar [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2018 年 7 月 16 日 08:55:36 UTC (4,111 KB)
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