【技术实现步骤摘要】
一种公园景观服务识别方法
本专利技术涉及景观服务领域,具体涉及一种公园景观服务识别方法。
技术介绍
随着社会的进步、经济的发展和人们生态环境意识的提高,人们对于公园生态景观服务的要求也越来越高。公园建设是城市绿化的重要组成部分,一般通过使用者对公园生态服务的评价或感知,获得人们对于公园景观服务的关注点,从而有利于进一步为公园的景观服务建设提供决策支持,加强对公园的管理和完善。目前从使用者感知的角度进行景观服务识别的方式主要包括:专家打分,通过建立专家打分指标,对生态系统服务进行打分,但专家打分这种方式专业性较强,结论需要专业人士的分析解读,不够直观的反应使用者感知状况,数据获取困难,不能普及;传统的问卷和访谈法,通过访谈将生态系统服务方面的科学语言转译成大众可接受的语言,来获取人们对生态服务的感知情况,采用传统人工调研数据进行分析,耗时耗力,难度较大,且使用者易受问卷调研者引导和误导导致信息有偏差;简单的社交媒体,通过人工阅读的方式将人们对公园的评价进行解译,该种方式耗费时间和大量人力,无法处理大量的数据。因 ...
【技术保护点】
1.一种公园景观服务识别方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取点评文本数据,/n对所述点评文本数据进行分词和词频统计;/n提取高频词,形成基础词库;/n建立词典。/n
【技术特征摘要】
1.一种公园景观服务识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取点评文本数据,
对所述点评文本数据进行分词和词频统计;
提取高频词,形成基础词库;
建立词典。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述点评文本数据为大众对公园的评论文本数据,优选采用Python工具获取点评文本数据,
对所述点评文本数据进行分词后,对分词结果进行词频统计,得到每个分词结果对应的词频。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述分词采用分词工具进行,优选采用基于Python的jieba(结巴)分词工具,例如jieba分词工具,所述词频统计利用Python工具进行。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据词频统计结果,提取高频词,根据公园景观服务,对高频词进行筛选,形成基础词库,优选地,所述高频词为与景观服务相关的词。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,公园景观服务的整体功能服务包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务,
所述供给服务的景观服务类别包括水源供给、原材料供给和能源供给,
所述调节服务的景观服务类别包括空气质量调节、气候调节、水资源调节和灾害调节,
所述支持服务的景观服务类别包括生物多样性,
所述文化服务的景观服务类别包括美学欣赏、教育价值、娱乐休闲、精神体验、历史文化价值...
【专利技术属性】
技术研发人员:王志芳,缪应璐,朱钟炜,周瑶瑾,王思睿,
申请(专利权)人:北京大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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