第二届GIS大赛D组(Web应用开发组)一等奖获奖作品展示

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作品名称:社交网络的时空可视化团队

成员姓名:王刚、 杨宜春、 徐静、 王涛

学校/院系:滁州学院国土信息工程系

 

1.系统概述

      社交网络的结构非常复杂,如果仅用数据表格或文字的形式来表示网络,理解起来非常困难,导致网络所包含的信息无从体现。将社交网络方便、直观地表示出来的最好方法是将其进行可视化。社交网络可视化一方面可以通过精确的展示帮助人们认识网络的内部结构,另一方面可以帮助挖掘隐藏在网络内部的有价值的信息。我们通常在网络中查看我的社交网络里谁认识谁,但也经常通过查看别人的工作历史来了解他们的联系人,以确认一个特定的联系是否是在某个特定的时空点建立的。将这种时空能力引入到社交网络数据分析中来是非常有价值的,因为时空会给社会关系的形成提供巨大的背景及其相关因素。因此设计并实现一种能够在空间中快速的、更有利于人类理解的、能反映现实特征的时空可视化系统来展示社会网络图具有十分重要的理论和现实意义。

 

2.系统功能

      时空 GIS 的研究主要表现在以空间为主的 GIS 功能研究和以图形动画为主的表达途径研究。社交网络是一类典型的时空数据模型。社交网络中人与人之间关系的建立、变化与消亡必然是发生在某个特定的时空,而时间和空间必须作为同一数据的互补视图来看待,这就导致需要系统分析:

 

      (1) 空间模式在时间上的变化,在系统功能中对应“个人行踪可视化”与“行踪预测”。个人行踪可视化模块直观的在地图上显示用户随着时间变化其呈现在空间中的分布特征和分布密度;行踪预测通过对个人喜好、历史签到位置信息等的分析对个人行踪进行预测。

 

      (2) 时序行为在空间上的分布。在系统中对应“社交网络可视化”与“关系推荐”。社交网络可视化模块显示用户的个人社交网络、个人关系网中其它人的社交网络以及社交网络信息的描述性统计;关系推荐是根据六度分隔理论、用户的时空交汇对社交网络数据进行分析,发现社交网络中那些与用户兴趣爱好相似的联系人,推测其与好友之间的相关度与可能存在的关系,并向用户进行关系推荐。

 

3 系统亮点

      系统有个人行踪可视化、社交网络可视化、行踪预测与关系推荐三个功能模块,其中行踪预测与关系推荐是系统的亮点。

 

      1. 行踪预测个人行踪的预测能让我们更好的了解自己和个人社交网络中的人。系统中用户的位置信息来源于用户利用手机进行的实时签到,行踪预测模块的约束条件选择用户姓名和时间段,根据用户输入姓名、 拖动时间轴绘制个人位置、 个人足迹,查看在不同时间段内的个人足迹。通过对签到数据分析用户在一段时间内在空间中具有周期性和规律性的运动轨迹,从而预测在未来的某个时间段用户可能出现的某场所的机率。

 

行踪预测

地图中高亮显示预测路线与位置

 

      2. 关系推荐系统通过根据用户输入的用户名,将社交网络中人的学历,性别、婚否,日常签到活动,位置以及其关系人等信息,与用户进行过滤比较,分析与该用户行为爱好相似的人;通过拖动时间轴分析在一段时间内与用户运动轨迹发生的时空交汇的人,最后得出一个与用户之间的相关度与可能存在的关系的图表,为用户进行关系推荐。

 

关系推荐

地图中高亮显示推荐关系人的足迹

2020年1月17日 16:00
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