基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用模型研究

The city profile based on tags semantic mining is a structural view of urban multidimensional features from the perspective of public cognition, the study of its calculation and application model can provide effective data support and evaluation criteria for interactive services in urban governance, so the research is to be carried out as follow: 1)to integrate label resources oriented to city impression in social media, tag-tag network will be transformed into the thematic network supervised by objective knowledge system to form the standardized unresolved city profile data set; 2) around data set, we will design the feature selection mode, excavate the fusion algorithm of individual cognitive features based on feature classification, and construct the city profile calculation engine to provide the core support for the derivative application. 3) focusing on city profile, the analysis model of multidimensional application based on typical scenes and business needs is to be explored:to reveal the evolutionary process of city profile evoked by large-scale online data updating;to fuse the individual cognition and measure the emotional polarity and degree of city profile from the perspective of public cognition;to deeply dig potential city-city relationships based on profile association and its community structure. The research will effectively expand the scenes and methods in tags use and systematically construct city profile calculation and application paradigm.

基于标签语义挖掘的城市画像是表达公众认知视角下城市多维特征的结构视图，其计算与应用模型研究可为城市治理中的交互式服务提供有效的数据支撑和评测尺度。藉此本课题拟开展：1）整合导向城市印象的社交媒介标签资源，将标签语词网络转换为有客观知识体系监督的主题网络，形成规范的未解析的城市画像数据集；2）围绕城市画像数据集，在特征分类的基础之上，设计城市画像特征选取模式，挖掘个体认知特征融合算法，构建城市画像计算引擎，以为城市画像衍生应用提供核心支撑；3）聚焦城市画像，探讨基于典型场景及业务需求的城市画像多维应用分析模型：结合时序分析，揭示大规模在线数据更新引发的城市画像演化迭代历程；融合个体认知，测度公众认知视角下城市画像的情感极性及程度；综合网络分析，发掘基于画像关联的潜在城市关系及其社群结构。课题研究将有效拓展标签利用场景及理论方法，系统构建城市画像计算与应用范式。

本课题提出了以社会标注标签为语料、基于标签语义挖掘城市画像、表达公众认知视角下城市多维特征的思路，探讨并论证了该思路、计算方法、应用模型为城市治理中的交互式服务提供有效的数据支撑和评测尺度可行性，并构造了基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用模型的具体应用场景。课题内容从城市画像关联标签资源整合分析、城市画像计算模型构建、城市画像应用研究三个部分展开：①城市画像关联标签资源整合分析通过规范化处理标签、定义标签相似度指标、计算标签间的空间距离、确定不同标签间关系、凝聚式层次聚类算法等方法，指出了与城市画像相关联的标签资源的整合原则，解决了大众标签合理映射和规范组织的问题，完成了城市画像关联标签资源的整合，生成具有“分面-亚面”结构的城市画像描述框架。②城市画像计算模型构建在城市画像关联标签资源整合的基础上对公众发布的社会化标签集合进行模拟计算，从中抽象出一个标签化的城市轮廓，借鉴潜在语义分析方法的潜在语义挖掘思想重点探讨城市画像生成过程，围绕画像特征进行了一系列识别、分类、融合、挖掘、有效性评估等工作。该部分研究根据公众发布的语义信息抽象出一个标签化的城市轮廓，通过对个体及群体信息分析得到关于城市的高度精练的特征标识。③城市画像应用研究构建了城市画像在城市治理、路线推荐、文旅服务、资源归档等方面的具体应用场景，让大众用户参与城市治理的愿望借助社会化标签的方式得以实现，这种大众印象不仅是个人对城市认识的重要组成部分，同时也对城市建设起着促进作用。计算城市画像既是对现实需求的响应，也必将衍生一系列深层次应用的开发，这些基础应用的实现有利于充分调动公众的积极性，增强政府与社会的沟通力度，辅助政府部门合理决策，从而提高城市全面感知、利用公众信息的能力，为城市的健康和谐发展奠定稳固的社会基础。

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