大數(shù)據(jù)分析可自動檢測智能城市中的事件

隨著越來越多的設備連接到互聯(lián)網(wǎng)，無數(shù)人在線分享他們的實時體驗，每分鐘都會產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)的分析可以改善有關交通，事件和其他城市相關經(jīng)驗的信息的傳播和理解。

大數(shù)據(jù)分析很可能在未來的城市中發(fā)揮關鍵作用，使系統(tǒng)能夠在微觀層面感知城市，并在有限的時間內(nèi)為政府和公民的決策提供信息。沙特阿拉伯國王阿卜杜勒阿齊茲大學的研究人員最近使用大數(shù)據(jù)分析來檢測倫敦周圍的時空事件，測試這些工具在利用有價值的實時信息方面的潛力。

“我的研究是智能社會作為智慧城市的一個子部分的應用，”開展這項研究的研究人員之一Sugimiyanto Suma告訴Tech Xplore。“這是一個工作流程設計，使用Apache Spark和Tableau來檢測城市中的時空事件，用于城市意識，決策制定和城市規(guī)劃。它基于社交媒體分析，通過收集，處理和分析來自Twitter的大數(shù)據(jù)，它成功地在倫敦發(fā)現(xiàn)了事件的位置傳播，事件名稱和時間。“

該研究旨在通過分析在社交媒體平臺上收集的數(shù)據(jù)來有效地檢測倫敦周圍的事件，同時還開發(fā)可用于時空事件檢測的大數(shù)據(jù)分析架構。為此，研究人員使用大數(shù)據(jù)和機器學習平臺Spark和Tableau來分析與倫敦相關的超過300萬條推文。

這是第一項有效使用Apache Spark(一種開源集群計算框架)的研究，用于基于社交媒體的事件檢測。此外，他們還使用Google Maps Geocoding應用程序編程接口(API)查找倫敦周圍的Tweeters并進行進一步分析。

“我們發(fā)現(xiàn)并找到了倫敦周圍的擁堵情況，并憑經(jīng)驗證明，通過分析數(shù)據(jù)可以自動檢測事件，”Suma說。“我們檢測到多個事件的發(fā)生，包括他們的位置和時間，包括2017年倫敦諾丁山狂歡節(jié)活動，我們之前沒有這方面的知識。”

將來，Suma及其同事開發(fā)的用于時空事件檢測的大數(shù)據(jù)分析工作流程可以被其他研究人員采用和完善，以獲得更詳細的事件結果。它還可以幫助政府和其他利益相關者進行決策和城市規(guī)劃過程。

研究人員正在探索進一步改進其系統(tǒng)的方法，以便獲得更高的檢測準確度，更廣泛的時空檢測和更高的分析質量。

“為了檢測準確性，我們計劃開發(fā)算法并將結果與??實際信息進行比較，將其與報道的事件(如新聞或媒體網(wǎng)站)相關聯(lián)，”Suma解釋說。“為了更廣泛的檢測，我們將獲得更多社交媒體數(shù)據(jù)，如Facebook。最后，為了更好的分析質量，我們希望利用更多的AI技術。”