论文摘要：地震应急处置任务系统中的互联网资源数据分析处理关键技术研究

近几年，国内外地震灾害频频发生，造成大量的人员伤亡，也破坏了国家和地区的各种基础设施，给国家和人民造成重大的损失，亟需一套有针对性的地震应急处置系统为各级政府在第一时间做出应急救援决策提供专业的参考和依据。互联网资源数据处理分析作为地震应急处置任务系统的重要组成部分，具有任务紧迫、时效性和可靠性要求高、领域相关性要求强、控制流程自动化等特点，而已有的互联网资源数据处理分析无法满足上述领域特点，因此研究面向地震应急救援领域互联网资源数据的分析处理，对于建设地震应急处置任务系统、减少人员伤亡具有重大意义。

本文重点研究了互联网资源数据分析处理中的Web信息抽取、数据清洗、信息统计等关键技术，主要工作和取得成果如下：

（1）基于对地震应急救援领域应用需求与相关技术的全面调研和深入分析，首先定义了事件模型、网页对象模型，然后针对应急需求，在分析网页更新的规律和生命周期后，提出了Web信息抽取过程的收敛性定义，通过引入数学领域的极限定义收敛性来刻画Web信息抽取过程的时效性。

（2）分析了地震事件特点，提出了一种支持动态收敛性的Web信息抽取算法EERWE（Earthquake Event Related Webpages’ Extraction），并对其中的关键步骤进行研究，将标准向量空间模型改进为多向量空间模型，并扩展定义了Web信息抽取的评价标准，使其具有动态性，能够准确评估具有时效性特点的Web信息抽取效果。

（3）分析了地震救援领域的网页信息较容易出现的数据质量问题，并针对其中最突出的两个问题提出了网页更新时间缺失值的修正方法、相似重复记录的检测和清洗方法EESRC(Earthquake Event Similarity Record Clearing)，并进一步在清洗后的数据基础上，提出一种针对灾害信息随时间的变化进行时序统计的方法EEDITS(Earthquake Event Disaster Information Timing Statistics)，形成信息统计报告。

（4）以满足地震应急救援领域需求为核心思想，归纳总结了国际强震救援应用处置系统的业务活动和执行流程，进行系统架构的分析和设计，然后对互联网信息智能处理子系统进行了合理的功能模块划分，设计了支持动态时效性的互联网信息智能处理子系统的体系结构，开发了一套智能化的互联网信息处理系统。本课题进行的各种对比试验结果和实际应用案例表明，本文提出的EERWE方法不但可以保证互联网资源数据分析处理的效率和准确性，同时还可以有效的自动随网页中灾情信息的收敛而收敛，并且EESRC方法可以有效地进行灾情相似重复记录的检测和清洗，提供高质量的数据，通过算法EEDITS进行灾情信息时序统计，为用户提供灾情的衍化信息，为制定救援决策提供依据。

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