大数据分析自动检测智能城市中的事件

导读随着越来越多的连接到互联网的设备和无数人在线共享他们的实时体验，每分钟都会产生大量有用的数据。对这些数据的分析可以改善关于交通、

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随着越来越多的连接到互联网的设备和无数人在线共享他们的实时体验，每分钟都会产生大量有用的数据。对这些数据的分析可以改善关于交通、事件和其他城市相关体验的信息的传播和理解。
大数据分析将很可能在明天的城市发挥关键作用，使得能够在微观层面上感知城市的系统，并在有限的时间范围内通知政府和公民们做出决定。沙特阿拉伯国王阿卜杜勒阿齐兹大学(KingAbdulazizUniversity)的研究人员最近使用了大数据分析来探测伦敦周围的时空事件，测试这些工具在利用有价值的实时信息方面的潜力。
"我的研究是智能社会作为智慧城市子部分的应用， "SugimyantoSuma ，研究的研究人员之一，告诉TECHXPlore."它是一个使用ApacheSpark和Tableau来检测城市中的时空事件的工作流设计，用于城市感知、决策和城市规划。它以社交媒体分析为基础，收集、处理和分析来自Twitter的大量数据，这些数据成功地检测了伦敦的事件及其位置传播、事件名称和时间。"
该研究旨在通过分析在社交媒体平台上收集的数据来有效地检测伦敦周围的事件，同时也开发可用于时空事件检测的大数据分析的体系结构。为此，研究人员使用大数据和机器学习平台Spark和Tableau来分析与伦敦相关的300万条推文。
这是首次有效利用开源集群计算框架apache sPark进行基于社交媒体的事件检测的研究。此外，他们还使用谷歌地图地理编码应用程序编程接口(API)来定位伦敦各地的Twitter用户，并进行进一步的分析。
"我们在伦敦发现并定位了拥塞,并根据经验证明可以通过分析数据自动地检测事件,"Suma说."我们检测到发生了多次事件，包括他们的位置和时间，包括伦敦诺丁山狂欢节2017年事件，其中我们没有事先的知识。"
未来，苏马和他的同事开发的时空事件检测大数据分析工作流可以被其他研究人员采用和完善，以获得更详细的事件结果。它还可以协助政府和其他利益攸关方的决策和城市规划进程。
研究人员正在探索进一步改进其系统的方法，以实现更高的检测精度、更宽的时空检测和更高的分析质量。
苏马解释说：“为了提高检测的准确性，我们计划开发算法，并将结果与实际信息进行比较，将其与新闻或媒体网站等事件的报道联系起来。”“为了更广泛的检测，我们将获得更多的社交媒体数据，如Face book 。最后，为了更好的分析质量，我们希望利用更多的人工智能技术。”.
这项研究发表在“智能社会、基础设施、技术和应用”上。
进一步探索
抽象的大数据技术使得智能城市系统能够在微观层面感知城市，做出明智的决策，并采取适当的行动，所有这些都在严格的时间范围内。社交媒体使我们的社会发生了革命性的变化，并逐渐成为智能社会的关键脉冲，它通过感知人们的信息及其在生活空间周围的时空体验而逐渐成为智能社会的关键。在本文中，我们使用Twitter来检测伦敦的时空事件。具体来说，我们使用包括火花和画面在内的大数据和机器学习平台来研究关于伦敦的Twitter数据。此外，我们使用Google地图地理编码API来定位Twitter并进行额外分析。我们在伦敦找到并定位拥塞，并根据经验证明可以通过分析数据自动检测事件。我们检测到包括伦敦诺丁山狂欢节2017年事件的多次事件的发生情况，包括他们的位置和时间，没有任何事件的先验知识。通过对300多万推文的分析，得出了本文的结果。

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