摘要
选择徽州古建筑群景点进行研究,通过网络爬虫获取景点微博数据,采用数据预处理、数据可视化、核密度分析等方法对古建筑群的讨论热度进行分析,判断各景点话题变化趋势,便于整合用户信息,筛选热门景点,促进徽州古建筑群旅游的良性发展。
This paper selects Huizhou ancient architecture group for research,obtains the scenic spot microblog data through web crawler,uses data preprocessing,data visualization,kernel density analysis and other methods to analyze the discussion heat of ancient buildings,and then it judges the change trend of each scenic spot topic,which is convenient for integrating user information,screening popular scenic spots,and promoting the benign development of the tourism of Huizhou ancient architecture group.
作者
刘琦
郭凯文
夏云林
Liu Qi;Guo Kaiwen;Xia Yunlin(School of Information Engineering,Huangshan University,Huangshan 245041,China;School of Communication&Information Engineering,Shanghai University,Shanghai 200444,China)
出处
《黄山学院学报》
2023年第2期37-40,共4页
Journal of Huangshan University
基金
安徽省教育厅高校重点科研项目(KJ2021A1044)
安徽省高校优秀青年人才支持项目(gxyq2022084)
安徽省质量工程项目(2021jyxm1420)
黄山学院重点科研项目(2022xkjzd005)
安徽省大学生创新创业训练项目(202210375022X,202210375158)。
关键词
大数据
古建筑群
核密度估计
可视化
big data
ancient architecture group
kernel density estimation
visualization