基于绿化对心理的影响在后疫情时代对立体绿化的新思考

1 引言目前疫情依旧迟迟不散去,在全世界及我国各地随时都有再次爆发疫情的风险。我国国民因此可能会长期处于疫情的刺激或担忧和焦虑当中,对我国国民来说,疫情的不确定性和反复性,虽并没有直接威胁到国民的生命健康,但是长期如此极容易造成恐慌情绪和严重的心理影响,长此以往,可能会给大家的效率、精力、幸福指数等带来影响。

社会感知驱动下的用户画像时空数据研究进展

【目的/意义】社会感知是借助海量时空数据研究人类时空间行为特征,进而揭示社会经济现象的时空分布、联系及过程的理论与方法。用户画像旨在通过挖掘用户属性特征和行为模式,以揭示群体、领域乃至社会现象的内在规律。用户画像是实现社会感知的重要手段。【方法/过程】紧密围绕社会感知数据涉及的情感认知、行为习惯和社交网络关系三个维度梳理与之映射的用户画像内容维度,更深层次地,对其三个维度中与用户画像息息相关的应用情境进行分类描述,以期总结其应用价值。【结果/结论】研究发现:当前用户画像的数据源拓展到多源异构时空数据;研究内容集中在情感及场所语义、空间交互以及社交网络挖掘等方面;时空语义推理等研究是该领域的拓展;应用情境可以在跨地域空间信息服务、城市人地交互关系挖掘、政府高效治理、领域事件时空关联趋势预测等主题领域加以展开。【创新/局限】社会感知数据的利用可以在多任务场景下实现态势感知和知识推理。通过融合多源异构时空数据和集成多种用户画像维度,能够实现多场景的精准知识服务。

社会感知数据驱动下突发事件应急管理的时空语义模型构建研究

【目的/意义】社会感知数据(情感信息、用户行为信息和事件信息)驱动下的各类事件和行为信息是人类时空行为特征和规律的写照。对其进行多源异构数据融合及语义层面的知识组织,从地理空间的视角对社会感知数据进行知识构建,从而实现突发事件应急管理的措施响应。【方法/过程】本文就面向突发事件的社会感知数据内涵进行了界定;并且提出了社会感知数据驱动下的时空语义模型:数据获取与处理、基本元素识别、事件类识别及逻辑推理;最后以自然灾害(暴雨)事件为例梳理与之对应的时空语义模型。【结果/结论】本文面向突发事件构建了一个通用的时空语义模型,通过重用该本体模型可以快速构建特定类型的突发事件地理本体。【创新/局限】本文提出的"社会感知"理念及时空语义模型方案为突发事件应急管理领域提供了一种新的管理模式。