26、基于气旋法尼的推文数据分析与大数据传输安全方案

基于气旋法尼的推文数据分析与大数据传输安全方案

1. 基于气旋法尼的推文数据分析

在对与气旋法尼相关的推文进行分析时，采用了多种数据科学方法，涵盖不同阶段（气旋发生前、发生期间和发生后），并从词云、气泡图、情感分析等多个角度展开。

1.1 不同阶段的词云分析

• 气旋发生前 ：常见词汇有“shelter”（避难所）、“coastline”（海岸线）、“evacuation”（疏散）和“preparedness”（准备工作），反映出人们对气旋来临的准备和担忧。
• 气旋发生期间 ：除了“cyclonefani”“odisha”“bhubaneswar”和“puri”等地名外，“paytm”（支付平台）、“donation”（捐赠）、“indiannavy”（印度海军）、“prayer”（祈祷）和“destruction”（破坏）等词汇频繁出现，体现出人们在灾害期间的救援、祈祷等行为和对灾害破坏的关注。
• 气旋发生后 ：“paytm”“contribution”（贡献）、“rehabilitation”（重建）、“survey”（调查）和“electricity”（电力）等词汇成为高频词，表明人们开始关注灾后重建和恢复工作。

1.2 气泡图分析

使用CBoW（Continuous Bag-of-Words）和SG（Skip-Gram）两种词嵌入方法进行主成分分析（PCA）后绘制气泡图。
- CBoW方法 ：以气旋