孫國(guó)平，耿繼原

(1.沈陽市勘察測(cè)繪研究院有限公司，遼寧 沈陽 110004； 2.遼寧工程技術(shù)大學(xué)，遼寧 阜新 123000)

1 引 言

社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的存在使得感知不同社會(huì)群體的周圍物質(zhì)環(huán)境和社會(huì)環(huán)境成為可能，在現(xiàn)實(shí)世界中，人們通過自身的感知來體驗(yàn)周圍的環(huán)境，它支配了人類的行為。根據(jù)認(rèn)識(shí)論原則，感知通常是對(duì)某種既定事實(shí)的認(rèn)知。感知可以了解自身擁有的信息，為自己下一步的判斷和行為提供參考。它包括以下三層含義：感知是隨環(huán)境而變化的知識(shí)；感知是通過環(huán)境中收集到的信息來實(shí)現(xiàn)的；感知是為了某一目的而服務(wù)的一種手段。利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)感知人類社會(huì)的物質(zhì)和社會(huì)環(huán)境，可以被稱作一種“遙感”。如何獲取與處理社交媒體地理大數(shù)據(jù)，成為眾源地理空間數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的主要任務(wù)。因此，透過空間數(shù)據(jù)分析與挖掘方法分析用戶行為的首要任務(wù)便是社交媒體地理大數(shù)據(jù)的獲取和處理，針對(duì)此問題本文以新浪微博數(shù)據(jù)為例進(jìn)行研究。

2 數(shù)據(jù)獲取

2.1 社交地理大數(shù)據(jù)獲取方法

常見的社交地理大數(shù)據(jù)的獲取方法分兩種，網(wǎng)頁爬取和使用社交服務(wù)商提供的開放數(shù)據(jù)接口獲取。在服務(wù)商沒有對(duì)外開放提取數(shù)據(jù)的接口的情況下，網(wǎng)頁爬取是最有效的獲取數(shù)據(jù)方法，如人人網(wǎng)、Flicker和Facebook等。網(wǎng)絡(luò)爬取的不足之處是常被網(wǎng)站的反爬取技術(shù)所屏蔽，因此需要頻繁地更新爬取代碼，同時(shí)爬取數(shù)據(jù)存在很多重復(fù)的頁面和垃圾頁面，清洗工作量較大。與網(wǎng)絡(luò)爬取相比，在服務(wù)商提供開放數(shù)據(jù)接口的情況下——如新浪微博服務(wù)商，這種開放接口允許第三方開發(fā)者通過得到應(yīng)用的授權(quán)來獲取數(shù)據(jù)，能夠有針對(duì)性地獲取數(shù)據(jù)，減少后期數(shù)據(jù)清洗工作量，并且不用擔(dān)心反爬取技術(shù)的屏蔽，編程接口的變動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定，也減少了代碼維護(hù)工作。下面以新浪微博簽到數(shù)據(jù)為例，闡述社交地理大數(shù)據(jù)的獲取方法。

2.2 基于微博API的簽到數(shù)據(jù)獲取

新浪微博開放平臺(tái)提供的應(yīng)用程序編程接口(Application Programming Interface，API)，該平臺(tái)目前開放了將近200個(gè)數(shù)據(jù)接口，包括微博內(nèi)容、評(píng)論、用戶等數(shù)據(jù)訪問接口，API日均調(diào)用量達(dá)到330億多次。開放平臺(tái)為開發(fā)者提供了多種流行語言的軟件開發(fā)工具包，包括Python、C++、PHP、Java等。

新浪微博API調(diào)用流程如圖1所示。

圖1 新浪微博API調(diào)用流程

新浪微博API的接口中“位置服務(wù)接口”為第三方提供基于“位置服務(wù)”與“興趣圖譜”的多維度位置服務(wù)。以獲取附近地點(diǎn)API和獲取某個(gè)位置地點(diǎn)的動(dòng)態(tài)API結(jié)合，以poiid作為兩個(gè)API的連接點(diǎn)，獲取帶有時(shí)間和微博用戶發(fā)布的文本數(shù)據(jù)。poiid是指POI的id，POI是點(diǎn)數(shù)據(jù)，它真實(shí)地理實(shí)體的空間信息和屬性信息，例如經(jīng)緯度、名稱等。首先通過獲取附近地點(diǎn)API，獲取簽到數(shù)據(jù)的poiid，得到每個(gè)簽到地點(diǎn)的簽到次數(shù)和簽到用戶數(shù)，以poiid為獲取某個(gè)位置地點(diǎn)的動(dòng)態(tài)API的必要參數(shù)，獲取帶有簽到時(shí)間、微博文本等屬性的簽到數(shù)據(jù)。獲取附近地點(diǎn)API簽到數(shù)據(jù)樣例如表1所示。

獲取附近地點(diǎn)API簽到數(shù)據(jù)樣例 表1

2.3 研究區(qū)域格網(wǎng)化的并行算法

為了提高獲取簽到數(shù)據(jù)的效率，在提取研究區(qū)域的poiid值時(shí)，設(shè)計(jì)提取數(shù)據(jù)的并行算法，對(duì)研究區(qū)域網(wǎng)格化，研究區(qū)域非規(guī)則的正方形，劃分后，為200行×200列共4萬個(gè)矩形格網(wǎng)單元。根據(jù)區(qū)域內(nèi)最小外接矩形的左上角、右下角、格網(wǎng)單元的行列號(hào)得出每個(gè)格網(wǎng)單元的質(zhì)心坐標(biāo)，通過設(shè)置半徑，得到簽到數(shù)據(jù)。

格網(wǎng)的劃分以及局部放大視圖如圖2所示。

圖2 格網(wǎng)劃分及局部放大視圖

圖2中，(X1，Y1)表示研究區(qū)域MBR的左上角坐標(biāo)；(X2，Y2)表示研究區(qū)域MBR的左上角坐標(biāo)；DX、DY表示研究區(qū)域MBR的寬度和高度；Dx、Dy表示格網(wǎng)單元的寬度和高度；(GXmk，GYkn)表示格網(wǎng)單元的質(zhì)心坐標(biāo)。

為了方便利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行迭代計(jì)算，將格網(wǎng)單元質(zhì)心坐標(biāo)的計(jì)算方法歸納如下：

其中，m=1，2，3，…，l；p=1，2，3，…，l；k=2，3，4，…，l；△X=|X2-X1|、Y=|Y2-Y1|；△x=△X/200、△y=△Y/200。

利用上述迭代公式同時(shí)可以計(jì)算出格網(wǎng)單元的寬度和高度，取寬度和高度二者中較大值為查詢范圍半徑。為了能全面覆蓋格網(wǎng)單元，并且相鄰格網(wǎng)單元之間要有適當(dāng)?shù)闹丿B度，本例取查詢半徑為 250 m。

3 簽到數(shù)據(jù)處理

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在數(shù)據(jù)獲取階段收集到的原始數(shù)據(jù)是“臟”的，存在混亂結(jié)構(gòu)不一致、冗余或重復(fù)、屬性數(shù)據(jù)的缺失等問題，具有模糊性、不完整性和冗余性等特點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)的預(yù)處理成為數(shù)據(jù)挖掘前期準(zhǔn)備的必要工作，從而保證數(shù)據(jù)的正確性，可靠性，完整性。

原始數(shù)據(jù)為Json格式，此格式對(duì)機(jī)器友好但并不適合人類閱讀操作，因此需要對(duì)其進(jìn)行解析。將屬性信息以逗號(hào)間隔，并存儲(chǔ)在.txt格式文件中。以逗號(hào)為分隔符有利于之后在Excel的單元格中展開數(shù)據(jù)，而且.txt格式文件能夠被大多數(shù)數(shù)據(jù)分析軟件導(dǎo)入。要針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需從原始數(shù)據(jù)中提取帶有簽到時(shí)間的數(shù)據(jù)，共采集2012年～2016年5年新浪微博地理大數(shù)據(jù)，從中精選3年完整空間地理數(shù)據(jù)，分3年保存在3個(gè)txt格式文件中，時(shí)間包括2013年、2014年和2015年的微博位置簽到數(shù)據(jù)。

本實(shí)驗(yàn)選擇在ArcGIS中自定義Spatial ETL工具批量刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，從源數(shù)據(jù)中抽取出有用的數(shù)據(jù)。處理前與處理后的數(shù)據(jù)質(zhì)量如表2所示。

數(shù)據(jù)處理前后對(duì)比 表2

3.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理

時(shí)間序列數(shù)據(jù)指某個(gè)指標(biāo)根據(jù)時(shí)間的先后順序排列而成的在不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)值數(shù)列。在此試驗(yàn)中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)就是同一區(qū)域(即poiid相同)的有時(shí)間變化的簽到數(shù)據(jù)。

在調(diào)用獲取附近地點(diǎn)API和獲取某個(gè)位置地點(diǎn)的動(dòng)態(tài)API后，得到帶有時(shí)間屬性和微博文本等內(nèi)容的簽到數(shù)據(jù)，以逗號(hào)間隔，保存到Excel表格。如一條時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在Excel中展開，在python中編寫代碼完成時(shí)間格式的轉(zhuǎn)換；在poiid相同的情況下，存在不同的簽到時(shí)間，需轉(zhuǎn)換為北京時(shí)間分析處理。

3.3 微博數(shù)據(jù)語義信息的處理

從已獲得的簽到數(shù)據(jù)中提取出含有文本信息的簽到微博來作為語義分析的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以Excel表格形式存儲(chǔ)。由于微博數(shù)據(jù)來源多樣、形式不一、文本不規(guī)范等特點(diǎn)，對(duì)于提取到的原始語義數(shù)據(jù)還需進(jìn)行數(shù)據(jù)處理來清洗和歸整數(shù)據(jù)。

基于語義分析的研究并不局限于文本信息，還可以利用非文本信息，如地點(diǎn)標(biāo)簽、簽到用戶類型、評(píng)論數(shù)等關(guān)聯(lián)簽到位置來更好地進(jìn)行人類行為模式的研究。

4 簽到數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是通過數(shù)據(jù)的收集、加工處理、顯示等來概括和分析數(shù)據(jù)的分布特征。描述性的指標(biāo)包括均值、方差、直方圖、偏度、峰度等。

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，局部放大圖(鐵西區(qū))如圖3所示。由圖片可以看出，鐵西區(qū)隨著“鐵西廣場(chǎng)”商圈的建成，逐漸成為熱點(diǎn)區(qū)域，離地鐵線越近的地方簽到數(shù)量越多。

圖3 局部放大圖(鐵西區(qū))

圖4為2015年某一天的簽到次數(shù)統(tǒng)計(jì)，從中可以得出，從早上5：00開始，數(shù)量一直在增加，6：00～9：00、17：00～23：00直線增長(zhǎng)，在23：00以后～6：00之前呈現(xiàn)明顯下滑趨勢(shì)，曲線整體描述符合人們一天活動(dòng)的規(guī)律：6：00以前為晚間休息，所以簽到數(shù)量一直在下降；6：00～9：00為早上上班時(shí)間，簽到數(shù)量直線增加；11：00～14：00為午休，簽到數(shù)量增量趨緩；17：00以后為下班時(shí)間(“自由活動(dòng)時(shí)間”)，簽到數(shù)量也直線增長(zhǎng)。

圖4 2015年某天簽到次數(shù)統(tǒng)計(jì)

5 結(jié) 語

社交地理大數(shù)據(jù)反映了用戶在特定的時(shí)間、地點(diǎn)條件下記錄的所見、所聞、所感、言論以及狀態(tài)。這些發(fā)生在用戶身邊的事件能夠通過發(fā)布包含文字、圖片、視頻等內(nèi)容的簽到功能記錄下來，并在以用戶為中心的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中快速傳播。本文以新浪微博的簽到數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過相關(guān)技術(shù)獲取和處理簽到數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，為分析和挖掘簽到數(shù)據(jù)做好基礎(chǔ)，進(jìn)而了解到用戶群體的特征，例如年齡性別、學(xué)歷層次、空間分布、興趣愛好等，根據(jù)這些結(jié)論和知識(shí)為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。