以人物为中心的多源异构公开网络数据的关联整合与可视分析的中期报告.docx

以人物为中心的多源异构公开网络数据的关联整合与可视分析的中期报告
本中期报告涵盖了以人物为中心的多源异构公开网络数据的关联整合和可视分析的研究工作。以下是关键进展的概述。
一、数据来源和收集
本研究的数据来源主要为公开的社交网络平台、新闻网站和政府机构网站，包括但不限于Twitter、Facebook、LinkedIn、BBC、CNN、华尔街日报、美国国家档案馆等。我们使用了开源的网页抓取程序和社交网络API获取数据。
二、数据清理和预处理
由于不同平台提供的数据格式和结构不同，我们需要进行数据清理和预处理以将数据转换为统一的格式和结构。预处理过程包括文本清理、实体识别、实体关系识别和实体关系类型分类。
三、数据关联和整合
我们将从不同平台收集到的数据进行关联整合，以生成一个人物的综合信息档案。关联整合方法包括基于实体链接的方法和基于实体属性相似度的方法。
四、可视分析
我们设计了一个基于Web的可视化系统来展示和分析人物档案数据。系统支持图表、地图、时间轴等多种可视化方式，用户可以根据需要选择不同的可视化方式。
五、研究成果
我们已经完成了从Twitter、Facebook和LinkedIn获取人物数据的工作，并通过数据关联整合产生了人物综合信息档案。我们还设计了一个基于Web的可视化系统用于展示和分析人物档案数据。
未来的工作计划包括扩大数据收集的范围，增加更多的数据源，以及进一步完善数据清理和预处理方法。我们还将继续研究数据关联整合和可视分析方法，并进一步优化可视化系统的功能和用户体验。