典型文献
新型冠状病毒肺炎期间公众情感的时空演化分析
文献摘要：
新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)严重影响了人们日常的工作和生活,引起了社会媒体的高度关注.基于此,本文选取青岛市为研究区域,运用Pearson相关性分析、核密度分析、百度人工智能(artificial intelligence,AI)情感分析及词频-逆文档频率算法(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)关键词抽取技术等方法,提出了一种基于病例位置及公众情感分布的时空演化挖掘框架.实验表明:该框架可基于病例位置和社交媒体数据,确定疫情严重区域的公众情感信息,并分析不同阶段公众关注的热点话题变化.本研究可为政府更好地了解疫情期间公众情感和热点话题并制定有针对性的防控措施提供参考.
文献关键词：
新型冠状病毒肺炎(COVID-19);社交媒体数据;公众情感;热点话题;青岛市
中图分类号：
作者姓名：
高鑫月;宋沛林;薛润生
作者机构：
山东科技大学 测绘与空间信息学院,山东 青岛266590
文献出处：
引用格式：
[1]高鑫月;宋沛林;薛润生-.新型冠状病毒肺炎期间公众情感的时空演化分析)[J].北京测绘,2022(03):254-259
A类：
B类：
公众情感,时空演化,演化分析,corona,virus,disease,青岛市,核密度分析,百度,artificial,intelligence,情感分析,词频,文档,频率算法,term,frequency,inverse,document,TF,IDF,关键词抽取,社交媒体数据,情感信息,公众关注,热点话题
AB值：
0.348467
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