一种在虚拟地球平台上展示位置情感的方法技术

本发明专利技术公开了一种在虚拟地球平台上展示位置情感的方法，该方法首先利用新浪微博API获取微博动态和POI数量，从中提取微博文本情感极性和情感影响因子的定量指标；然后以网格为统计单元统计定量指标，在此基础上利用CZML语言建立动态的专题图层和情感可视化模型；最后将这些模型加载到Cesium平台中进行动态三维可视化及浏览、交互操作。本发明专利技术生成的微博情感模型可以表达时间和空间尺度上的动态变化，同时能够一定程度上反映微博情感与其影响因子的变化关系，并且能够在互联网上进行集成与共享。

Method for visualizing position based emotion on Virtual Earth Platform

The invention discloses a virtual earth platform location visualization method based on emotion, this method uses the Sina access to micro-blog micro-blog API and POI dynamic quantity, extraction quantitative index impact factor micro-blog text sentiment polarity and emotion from it; and then to the grid for the statistical unit statistical quantitative indicators, established on the basis of dynamic thematic layers and emotional visual model using CZML language; finally, these models will be loaded into the Cesium platform for dynamic 3D visualization and browsing, interactive operation. Micro-blog emotion model generated by the invention can express the dynamic changes of time and space scales, and to a certain extent reflects micro-blog emotion and its influence factors of change, and can be integrated and shared on the internet.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地球空间信息
中的数字地球技术和自然语言处理领域的情感分析技术，具体地说是一种利用VGI数据获取基于位置的情感，并可视化在虚拟地球平台上的方法，该方法生成的微博情感模型可以表达情感和其影响因子在时间和空间尺度上的动态变化，同时能够一定程度上反映微博情感与其影响因子的变化关系，并且能够在互联网上进行集成与共享。
技术介绍
基于位置的情感(location-basedemotions，简称LBEs)是带有地理标签的情感数据。在基于位置的服务(location-basedservices，简称LBS)中，它作为一种用户主观认知层面的数据，被广泛应用。基于位置的情感研究是将情感分析与空间信息相结合的交叉研究领域。研究学者通过在地图上描绘情感要素的方法，直观的展示情感的空间分布，对研究集体情感和区域活动的成因、变化趋势和结果都有重要意义。目前，该领域有很多以个人为单位进行基于位置情感的获取和分析的案例。在2004年的BioMapping项目中，参与者通过手持GPS和生物传感器生成地理坐标和极端情绪反馈，这些数据由制图工作者统计并绘制成情感地图。EmBaGIS项目通过收集残疾人士的情感和位置信息为“无障碍规划”的城市规划目标提供帮助。此外，大量的情感集聚还可以为智能导航和LBS推荐系统提供数据支持。然而，依靠手持设备监测人体情感的方法，耗费人力物力和财力，使得基于位置的情感研究陷入了窘境。随着移动设备的普及和信息传输能力的提升，用户志愿提供的志愿地理信息(VolunteeredGeographicInformation，简称VGI)数据在社交网络、在线社区和点评网站上广为流行。作为一种带有地域性和主观性的海量地理数据，VGI为基于位置的情感研究提供了新的数据来源。Twitter公司利用带有地理标签的推文提取情感指标，绘制了Twittermood地图。地图中用圆圈表示地点，圆圈的大小表示推特数量，圆圈的颜色代表不同的情感。此后，EmoMap项目用同样的方法获取基于位置的情感数据，为市议会提供决策帮助。EMMA项目通过图片社交软件Flickr上的标签，提取基于位置的情感，研究旅游的动机和预期。在众多网络社交工具中，微博是VGI数据重要的数据来源，它作为一种分享和交流平台，更注重时效性和随意性，能表达出用户每时每刻的思想和动态。在中国，研究人员基于新浪微博的文本和标签，获取用户所表达的情感倾向和地理位置，分析集体情感和热点事件。基于位置的情感研究在VGI的帮助下，在舆情监控、非常规事件预测、城市规划满意度调查和公众心理健康分析领域得到了广泛的应用。通过VGI获取的情感数据具有共享、海量和时空变化的特点，这给数据的获取、管理和表达带来了挑战。在大数据时代，各个行业对基于位置的情感数据需求日益增加，许多跨学科工作人员和非专业人士也被吸引到这个领域。他们不仅需要一种获取和存储数据的通用方法，而且对数据的共享和实时动态的数据表达提出了的要求。情感的研究学者可能需要同时对集体情感和它的影响因子进行分析；地理工作者也许更注重情感或影响因子本身的时空变化；企业级用户可能对获取数据的方法和数据的组织形式更感兴趣；普通民众可能需要借助实时的情感分析结果选择更好的位置服务。这种跨学科跨领域的研究和应用亟需一个集成了海量数据提取、时空数据组织、动态表达和情感影响因子可视化的地理信息共享平台。虚拟地球是一种表达地理数据的三维可视化平台，其可视化范围大到全球尺度的地壳模型，小到一个城市的设施点。它的优点是具有多维的空间尺度和友好直观的三维可视化效果，适合向不同专业程度的人群展示和分发地理数据。GoogleEarth是当前最流行的虚拟地球平台。利用KML标记语言可以在GoogleEarth可视化多样的三维地理实体。有学者在GoogleEarth虚拟地球平台中利用时空立方体的方法表达用户移动电话使用情况的时空信息。不过相比静态的时空立方体，动态的显示时空信息对于非专业人士而言是更直观、易懂，并且更贴近现实的表现形式。然而无论是GoogleEarth还是其他虚拟地球平台，都不能很好地支持地理实体的动态变化的可视效果。Cesium虚拟地球平台是由AnalyticalGraphics公司(AGI)开发的开源网页端地图引擎。与其他虚拟地球平台相比，Cesium支持一种名为CZML的数据文件格式，可以动态的模拟地理实体空间位置和形态随时间的变化，常用于人造卫星、飞行器和运动实体的轨迹模拟以及时空数据的动态可视化。但是目前在虚拟地球平台(包括Cesium)上，尚未有对基于位置的情感进行时空动态可视化的案例。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种更为友好直观的方式动态地描绘基于位置的情感和其影响因子的关系和时空变化，实现数据的批量获取和情感分析，并且在互联网上共享、展示和应用。本专利技术要解决的技术问题可分解为两个方面：要解决从微博文本和标签中批量提取基于位置的情感指标和影响因子的问题；要解决基于位置的情感在时空尺度上动态可视化表达的问题。本专利技术所采用的具体技术方案是：利用VGI数据获取基于位置的情感并可视化在虚拟地球平台上的方法，该方法首先利用新浪微博API获取微博动态和POI数量，从中提取微博文本情感极性和情感影响因子的定量指标；然后以网格为统计单元统计定量指标，在此基础上利用CZML语言建立动态的专题图层和情感可视化模型；最后将这些模型加载到Cesium平台中进行动态三维可视化及浏览、交互操作。本专利技术包括以下具体步骤：步骤1、以网格为单元批量获取微博动态和POI数量建立三张空的数据表格，分别命名为网格单元信息表、微博动态信息表及用户信息表；将可视化地区划分成四边形网格单元，将每一个网格的编号、网格中心点经度、网格中心点纬度、网格边长和搜索半径存入网格单元信息表；其中搜索半径为网格最小外接圆的半径；用网格单元信息表中每一个网格的中心经纬度为圆心，搜索半径为圆的半径，定义圆形区域，将该圆形区域作为搜索范围；用新浪微博API获取搜索范围内带地理标签的微博动态，得到微博动态文本信息和用户信息；分别存入微博动态信息表和用户信息表；用新浪微博API获取搜索范围内的POI数量，将结果存入网格单元信息表中的POI数量字段；步骤2、提取微博文本的情感极性用基于语料库的情感分析方法对收集到的每一条微博进行文本情感极性评分，然后将分数转化成取值范围在0到10之间的情感极性分数，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；最后将结果存入微博动态信息表中的情感值(EmoValue)字段；步骤3、统计每个网格中的定量指标计算网格内的所有微博的平均情感分数(averageemotionvalue，简称AEV)；AEV取值范围在0到10之间，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；AEV的计算见下式，其中EmoValue代表网格内一条微博的情感值，n代表网格内的微博总数；计算网格内微博数(WC)和用户人数(UC)；如下式，其中w代表网格中的一条微博，u代表网格中的一个用户；WC＝ΣwUC＝Σu计算网格中的平均好友数(averagefriendscount，简称AFC)，如下式，其中f代表网格中一个用户的好友数，UC代表网格中的用户人数；步骤4、建立影响因子本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在虚拟地球平台上可视化基于位置的情感的方法，该方法包括以下具体步骤：步骤1、以网格为单元批量获取微博动态和POI数量建立三张空的数据表格，分别命名为网格单元信息表、微博动态信息表及用户信息表；将可视化地区划分成四边形网格单元，将每一个网格的编号、网格中心点经度、网格中心点纬度、网格边长和搜索半径存入网格单元信息表；其中搜索半径为网格最小外接圆的半径；用网格单元信息表中每一个网格的中心经纬度为圆心，搜索半径为圆的半径，定义圆形区域，将该圆形区域作为搜索范围；用新浪微博API获取搜索范围内带地理标签的微博动态，得到微博动态文本信息和用户信息；分别存入微博动态信息表和用户信息表；用新浪微博API获取搜索范围内的POI数量，将结果存入网格单元信息表中的POI数量字段；步骤2、提取微博文本的情感极性用基于语料库的情感分析方法对收集到的每一条微博进行文本情感极性评分，然后将分数转化成取值范围在0到10之间的情感极性分数，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；最后将结果存入微博动态信息表中的情感值EV字段；步骤3、统计每个网格中的定量指标计算网格内的所有微博的平均情感分数AEV；AEV取值范围在0到10之间，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；AEV的计算见下式，其中EmoValue代表网格内一条微博的情感值，n代表网格内的微博总数；AEV=ΣEmoValuen]]>计算网格内微博数WC和用户人数UC；如下式，其中w代表网格中的一条微博，u代表网格中的一个用户；WC＝ΣwUC＝Σu计算网格中的平均好友数AFC，如下式，其中f代表网格中一个用户的好友数，UC代表网格中的用户人数；AFC=ΣfUC]]>步骤4、建立影响因子动态专题图层用色彩作为POI数量的视觉变量，通过网格色彩的透明度差异表达POI数量的变化，透明度越高，色彩越暗淡，代表POI数量越少；反之则越多；POI数量属于静态数据，用GeoJSON格式编码，将POI数量嵌入GeoJSON的properties属性中；用色彩亮度和饱和度作为微博数量WC、平均好友数AFC和用户人数UC的视觉变量，饱和度和亮度越大，代表该定量指标的数值越大；用CZML标记语言动态模拟这三个定量指标：将这三个定量指标分别以CZML文件的格式进行编码；用rectangle标签模拟四边形网格，用material中的solidColor子属性和Color子属性设置；在Color的rgba子属性中记录具体时刻和该时刻对应的颜色RGBA值，让网格在不同时刻拥有不同颜色样式；步骤5、生成动态情感模型建立一个侧面镂空的动态直四棱柱模型；其中直四棱柱的顶面与网格四边形的面积和形状都相同；直四棱柱突起的高度代表影响因子定量指标的数值大小；顶面和侧棱的颜色代表情感的正负程度，色彩方案如下：用红色和蓝色两种颜色表达情感的正负极性，红色代表正面积极的倾向，蓝色代表负面消极的倾向；色彩的饱和度表示正负倾向的程度，最饱和的红色代表正面情感的极点，此时AEV等于10，最饱和的蓝色代表负面情感的极点，此时AEV等于0，红色和蓝色之间的过渡色代表10与0之间的值，此时AEV的值在0到10之间；直四棱柱模型由两个CZML文件组合而成；一个是完全镂空的直四棱柱文件，用于存储完全镂空直四棱柱；用rectangle标签创建一个四边形要素，用extrudedHeight属性实现柱形高度随时间变化，再利用outlineColor属性实现侧棱颜色随时间变化；另一个是直四棱柱的顶面文件，用于存储覆盖在直四棱柱之上的顶面四边形；顶面文件利用rectangle标签创建一个四边形片状要素，用material中的solidColor子属性设定四边形顶面颜色的变化；另外，用height属性控制四边形平面所在的高度，与镂空直四棱柱文件中对应柱形的extrudedHeight数值保持相同；步骤6、在Cesium虚拟地球中进行可视化与交互将生成的专题图层和情感模型加载到Cesium地球平台中，进行可视化与交互设计；POI数量图层以GeoJSON格式载入Cesium，利用GeoJSON文件内存储的属性数据和Cesium提供的函数生成POI数量的色彩视觉变量；动态专题图层和动态情感模型以CZML的格式载入Cesium，能够直接进行动态可视化。...

【技术特征摘要】
1.一种在虚拟地球平台上可视化基于位置的情感的方法，该方法包括以下具体步骤：步骤1、以网格为单元批量获取微博动态和POI数量建立三张空的数据表格，分别命名为网格单元信息表、微博动态信息表及用户信息表；将可视化地区划分成四边形网格单元，将每一个网格的编号、网格中心点经度、网格中心点纬度、网格边长和搜索半径存入网格单元信息表；其中搜索半径为网格最小外接圆的半径；用网格单元信息表中每一个网格的中心经纬度为圆心，搜索半径为圆的半径，定义圆形区域，将该圆形区域作为搜索范围；用新浪微博API获取搜索范围内带地理标签的微博动态，得到微博动态文本信息和用户信息；分别存入微博动态信息表和用户信息表；用新浪微博API获取搜索范围内的POI数量，将结果存入网格单元信息表中的POI数量字段；步骤2、提取微博文本的情感极性用基于语料库的情感分析方法对收集到的每一条微博进行文本情感极性评分，然后将分数转化成取值范围在0到10之间的情感极性分数，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；最后将结果存入微博动态信息表中的情感值EV字段；步骤3、统计每个网格中的定量指标计算网格内的所有微博的平均情感分数AEV；AEV取值范围在0到10之间，0代表消极情感的极端，10代表积极情感的极端；AEV的计算见下式，其中EmoValue代表网格内一条微博的情感值，n代表网格内的微博总数；AEV=ΣEmoValuen]]>计算网格内微博数WC和用户人数UC；如下式，其中w代表网格中的一条微博，u代表网格中的一个用户；WC＝ΣwUC＝Σu计算网格中的平均好友数AFC，如下式，其中f代表网格中一个用户的好友数，UC代表网格中的用户人数；AFC=ΣfUC]]>步骤4、建立影响因子动态专题图层用色彩作为POI数量的视觉变量，通过网格色彩的透明度差异表达POI数量的变化，透明度越高，色彩越暗淡，代表POI数量越少；反之则越多；POI数量属于静态数据，用GeoJSON格式编码，将POI数量嵌入GeoJSON的properties属性中；用色彩亮度和饱和度作为微博数量WC、平均好友数AFC和用户人数UC的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王忠樑，朱良峰，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海;31