大数据环境下的危机信息整合模型研究

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1、大数据环境下的危机信息整合模型研宄〔摘要)大数据环境下,突发事件的危机数据来源复杂多样,通过使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,把多模态的危机信息转化成基于内容特征项集合的单一情报信息源,建立危机信息采集萃取的整合组织模型。整合模型包括3个部分:危机信息内容特征项集的提取、RDF资源的统一描述存储和文本内容特征域的聚类划分。通过整合聚类危机信息源,从而实现不同危机信息源载体的规范化整合与组织,为危机的应急管理提供统一化的情报信息数据源。积极发挥情报效用,为突发事件的应急管理提供案例分析和情报预警。〔关键

2、词)多模态信息;相似度计算;Folksonomy;RDF;文本聚类〔中图分类号)G250.73(文献标识码)A〔文章编号〕1008-0821(2016)12-0036-04〔Abstract)InaBIGDATAenvironment,thesourceofthecrisisiscomplex,byusingwordsimilaritycomputationandnetworkusersfreemarkingtechnology,thepapertransfedthemultimodalcrisisinformation

3、intoasingleinformationsource,andanintegratedmodelfortheextractionofcrisisinformationwasestablished.Theintegrativecourseincludedthreeprocesses:collectinformationandextractfeatures;describeandstoragemetadata;dividethefeaturedomain.Realizingtheintegrationofdifferent

4、sourcesofinformationsources,thepaperprovidedauniforminformationplatformforemergencyresponseofthecrisis,toprovidecaseanalysisandintelligencewarning.〔Keywords)multimodaldata;similaritycomputation;Folksonomy;RDF;textclustering随着2015年“8.12”天津港的爆炸事件,应对突发事件的公共危机安全问题愈发受

5、到了全社会的强烈关注。回顾近几年的公共安全突发事件[1],既有诸如“汶川”大地震的地质自然灾害,也有诸如“H7N9”禽流感的公共卫生事件。在网络化和信息化飞速发展的大数据环境下,面对诸如此类的公共安全突发事件,危机信息的呈现方式和载体形态逐渐多样化,采集的信息样本除了传统的结构化数据外,还有半结构化的文本数据和非结构化的图像数据。海量的多模态危机信息使管理决策部门迷失在信息的洪流中,给危机管理应对过程的预警机制和应急处理带来了巨大障碍,如何把形态各异的不同载体形式的海量危机信息进行统一标准和规范的整合与组织,为危机应对提

6、供情报支持,是应对公共危机预警机制的重要环节,并受到了国内情报学领域专家的高度关注和积极探索。毕玉青通过分析发现信息化社会中公共危机载体形态呈现出规模海量、影响广泛、未知性强、分散与集中相结合的大数据特质,提出应对危机管理的政府管理建议,从而提高危机应对的有效性[2]。熊枫从传统政府危机信息管理中存在的问题出发,结合当前大数据时代的到来给政府危机信息管理带来的契机,进而深入探讨大数据时代政府有效管理危机信息,以弥补传统危机信息管理之不足的策略[3]。武汉大学的李阳等通过分析大数据环境下的突发事件应急决策情报需求,提升应急

7、决策情报支持能力,探索一种新的应急决策情报支持架构__以情报工程化为主导、情报平行化为支撑的“两融合”应急决策情报服务模式[4]。吴春玉从政府决策过程入手,在分析不同决策过程信息需求的基础上,选定政府决策信息源,借鉴信息资源库的建设方法,构建政府决策信息采集模型[5]。通过笔者对当前危机信息的相关文献整理研究后发现,危机情报的应急处理基本上都是围绕大数据环境下的情报需求,从研宄作用机理入手,构建危机应对管理模型。本文通过理论研宄和实例分析,使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,通过定量和定性相结合的分析手

8、段,整合海量数据下不同载体形态的危机信息数据,按照统一的元数据标准规范进行存储,把多模态的危机信息转化成单一的情报信息源,聚类划分文本内容特征域集,从而为危机管理中的决策部门提供精准的危机情报。1TF.IDF、Folksonomy、RDF的概念及其模型1.1TF.IDF的概念及定义著名的信息检索系统Smart中提出过

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