Авдюшина Анна Евгеньевна, Королёва Юлия Александровна, Маркина Татьяна Анатольевна, Бессмертный Игорь Александрович

Университет ИТМО РФ

Статья посвящена выделению неформальных районов на основе данных из новостных источников и социальных сетей по критерию географической близости. Предложена методика извлечения геоданных из текстов для пространственной кластеризации. Из текстов извлекаются географические названия, которые преобразуются в геолокации с помощью геокодирования. Выделенные геоточки кластеризуются по плотности и для каждого кластера определяется распределение тем. Данный подход позволяет абстрагироваться от административного деления и выявить кластеры, близкие к восприятию горожан. Результаты кластеризации перспективно применять в разнообразных задачах управления городской инфраструктурой: мониторинг общественной жизни, анализ качества городской среды, общественная безопасность. Отличие предложенной методики от аналогов состоит в синтезе геоданных для группировки объектов. Разработанные на основе методики программные средства позволяют принимать решения в области урбанистики: развитие микрорайонов города и транспортной инфраструктуры, размещение социально значимых объектов и обеспечение безопасности.

интеллектуальный анализ данных, умный город, информационная модель, системы поддержки принятия решений, кластеризация, геопространственные данные