【摘要】：[目的/意義]大數(shù)據(jù)時(shí)代,如何有效監(jiān)測(cè)大型聚集活動(dòng)中人流、車流、客流、應(yīng)急部署、網(wǎng)絡(luò)輿情等實(shí)時(shí)LBS位置數(shù)據(jù),并結(jié)合相關(guān)挖掘模型與算法快速做出研判與預(yù)警,已成為當(dāng)今大型聚集活動(dòng)中情報(bào)工作的研究熱點(diǎn)。[方法/過程]在總結(jié)分析大型聚集活動(dòng)情報(bào)預(yù)警工作的基礎(chǔ)上,分析了LBS大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,提煉了LBS大數(shù)據(jù)的顯著特征,提出了利用LBS大數(shù)據(jù)搭建大型聚集活動(dòng)突發(fā)事件應(yīng)急情報(bào)體系中LBS大數(shù)據(jù)綜合監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)的構(gòu)想。[結(jié)果/結(jié)論]從數(shù)據(jù)層、挖掘?qū)�、�?yīng)用層三個(gè)層面剖析了該平臺(tái)的組織架構(gòu)及具體應(yīng)用場景,揭示了LBS大數(shù)據(jù)在大型聚集活動(dòng)中情報(bào)預(yù)警工作中的巨大潛力。
[Abstract]:[objective / significance] in big data's time, how to effectively monitor real-time LBS location data such as passenger flow, traffic flow, passenger flow, emergency deployment, network public opinion and so on in large-scale gathering activities, and how to quickly make a judgment and early warning combined with relevant mining models and algorithms. Nowadays, it has become the research hotspot of information work in large-scale gathering activities. [methods] on the basis of summarizing and analyzing the early warning work of large-scale gathering activities, this paper analyzes the potential value of LBS big data, and abstracts the remarkable characteristics of LBS big data. This paper puts forward the idea of using LBS big data to set up a comprehensive monitoring and early warning platform of LBS big data in the emergency information system of large-scale gathering activities. [results / conclusion] the organizational structure and application scenario of the platform are analyzed from three aspects: data layer, mining layer and application layer, and the great potential of LBS big data in information early warning work in large-scale gathering activities is revealed.
【作者單位】： 中國刑事警察學(xué)院;井岡山大學(xué);
【基金】：遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目“大型聚集活動(dòng)擁擠踩踏事件中的情報(bào)信息工作機(jī)制研究”(編號(hào):L15BTQ005)研究成果之一 中國刑事警察學(xué)院中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)重大項(xiàng)目培育計(jì)劃項(xiàng)目“Hadoop架構(gòu)下基于KNN文本分類算法的公安情報(bào)分析關(guān)鍵技術(shù)研究”(編號(hào):D2015012)研究成果之一 公安部技術(shù)研究計(jì)劃基科費(fèi)項(xiàng)目“Hadoop架色下基于KNN文本分類算法的公安情報(bào)分析關(guān)鍵技術(shù)研究”(編號(hào):2016JSYJC57)研究成果之一
【分類號(hào)】：D631.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 李綱;陳t熀，

本文編號(hào)：2370801