四是异常事件检测：在城市计算中，非常重要的一项研究内容就是异常事件分析；在城市中，出现了一些异常事件，将会在较大程度上影响到居民的正常生产和生活，甚至带来较为严重的损失，比如流感的出现、暴雨灾害等等。采用传统的检测手段，异常事件往往无法及时发现。而通过社交网络，则可以对信息数据进行实时的监测。通过采集、分析社交网络中的相关数据，可以对异常事件进行实时监测，还可以对异常事件的发展趋势进行预测，然后将一系列有针对性的措施和方法给应用过来。社交网络有着较强的实时性，因此，在异常事件检测中，已经成为非常重要的一项手段，可以最大限度的降低城市正常运行受到异常事件的影响程度。除了流感外，在自然灾害、群体事件以及交通事件等检测中，社交网络也可以发挥较大的作用，这是因为社交网络具备较强的实时性。通过研究社交网络的城市异常事件检测，可以促使城市正常运行不会在过大程度上受到异常事件的影响，避免城市居民的正常生产生活受到异常事件的影响，提高了城市的智能化程度。

　　四、社交网络数据分析的挑战 

　　无数的人在互联网上产生了社交网络数据，这些数据比较的复杂，虽然有规律存在，但是无用数据以及重复数据也占据了较大的一部分，它们没有利用价值。因此，在这些丰富的社交网络数据中，将有价值的信息给提取出来，就是如今需要重视的一个方面。 

　　一是对大规模多源异构数据进行管理和处理：社交网络数据属于多源异构数据，它的产生源是不同的，并且包括着诸多类型的格式，如图像、文本和声音等；还有着诸多类型存在于社交网络数据中，如用户关系、移动轨迹、地理信息等。同时，社交网络中，包括了较大的数据量，随着时间的推移，还有诸多的实时数据产生，那么就增加了数据管理和处理的难度。 

　　二是对社交网络数据进行在线实时分析：通过应用智慧城市，如交通流信息等，实时性要求比较的高。因此，在分析社交网络数据时，虽然有着较大的数据量，但是要快速高效的进行数据分析，这样实时应用的要求才可以得到满足。 

　　三是如何在纷繁复杂的社交网络数据中将知识提取出来：社交网络数据的采集不需要花费较高的成本，但是也没有较高的质量，那么就需要从海量的数据中将有价值的信息和数据给提取出来，将大数据的典型特征给找出来。同时，如果数据是单个方面的，那么发现的信息也是不全面，要想对更加全面更深层次的知识进行获取，就需要从多个方面来努力。如如今开始利用实时云计算平台来获取处理海量社交网络数据，通过对实时云计算平台下的数据获取任务调度策略以及社交网络协议解析方法进行设计，使用社交网络协议，来对社交网络产生的原始数据进行解析。 

　　四是如何从社交网络中提取知识，来指导人们的决策：上文我们已经提到，从社交网络中，可以将城市生活各个角度的信息给提取出来，但是我们还需要深入的进行研究，以便将这些信息和数据给充分利用起来，对城市管理起到有效的指导作用，将更加便捷和智能的城市生活提供给人们的生存和发展。 

　　五、结语 

　　通过上文的叙述分析我们可以得知，随着时代的进步和社会经济的发展，特别是社交网络的兴起，如今已经进入到了大数据时代；社交网络中包含了诸多的数据来源，通过分析这些数据和信息，可以更加有效的进行决策，提高城市生活的便捷性和智能化程度。但是，社交网络包括着十分丰富的数据，比较的复杂；目前的研究工作只是处于起步阶段，在未来的研究中，需要对传统的思维模式进行革新和转变，将一系列更加先进的技术方法给利用起来，将社交网络数据中存在的规律和特征给找出来，促使人们对城市信息以及发展轨迹进行更好的理解和感知，促使城市获得更好的发展，提升人们的生存质量。本文主要研究了基于信息感知平台的社交网络大数据分析，希望可以提供一些有价值的参考意见。 

　　参 考 文 献 

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　　[3] 薛美凤，叶继元. 学术虚拟社区知识共享研究综述[J]. 图书情报工作，2011，2（13）：55-57 

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