本技术涉及一种利用加权LDA算法进行洪水态势感知的方法及其装置,旨在提升洪涝灾害风险管理的效率。该技术通过网络爬虫技术收集与洪水相关的社交媒体贴文,并进行数据清洗,随后运用加权LDA算法对文本数据进行主题建模,以识别洪水事件的关键信息和态势,进而实现对洪水态势的实时感知与预警。
背景技术
随着社交媒体(如微博、Facebook、Twitter等)平台的发展,其即时性的特点已经成为突发事件中获取灾情信息的重要渠道。一方面,个人可以利用社交媒体在虚拟网络空间中感知实时灾情信息;另一方面,每一个公众贴文是一个节点,一个个节点构成信息平面,这些实时的社交媒体数据能够帮助灾害管理人员更好地感知洪水发展态势和公众的民意、关注以及情绪感受等。
目前主流的基于社交媒体数据的洪水态势感知方法是通过主题建模来获取洪水期间公众的关注点及时空演化规律。主题建模是一种发现文档中隐藏语义结构的技术,其结果通常是一系列特别的主题和关键词。当前有许多聚类算法被用作主题建模,例如k-means、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)等,但潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,,LDA)仍然是当前最主流的主题建模方法,其允许一个词按照不同概率同时属于多个主题,而不是只聚类出分界明显的主题。然而,当前基于社交媒体数据利用LDA进行洪水态势感知建模的研究中,并未考虑单个词的权重,导致主题识别的准确性下降和可解释性变差,难以准确捕捉与洪水态势相关的主题,从而影响对洪水态势的全面感知与准确理解。
实现思路