公共交通档案大数据有效分析与利用研究

doi:10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2018.04.010

档案学研究

2018, Vol. 32

Issue (4): 59-61 DOI: 10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2018.04.010

档案资源开发

公共交通档案大数据有效分析与利用研究

窦梅¹, 孙仁诚², 葛兆富¹, 孙京波³

1 青岛大学档案馆青岛 266071
2 青岛大学计算机科学技术学院青岛 266071
3 山东省档案局保护技术处济南 250000

Study on the Effective Analysis and Utilization of Big Data of Public Transport Archives

Mei DOU¹, Rencheng SUN², Zhaofu GE¹, Jingbo SUN³

1 Archives of Qingdao University, Qingdao 266071
2 College of Computer Science & Technology, Qingdao University, Qingdao 266071;
3 Protection Technology Department of Shandong Provincial Archives, Jinan 250000

全文: PDF HTML

摘要：

随着经济和社会的快速发展,档案数据增长迅猛。面对快速增长的档案数据,如何对其进行有效的分析与利用,挖掘出其内在价值,已成为档案管理工作的重要任务。本研究通过收集青岛市区公共交通档案数据,采用复杂网络理论,对青岛市现行公交网络及已开通的青岛地铁3号线站点周边公共交通档案进行分析挖掘,发现青岛市现有公交线路设置存在很多问题,提出了解决方法和优化建议。本研究成果对城市解决交通拥堵,改善居住环境、促进可持续发展具有重要意义。

Abstract:

With the development of economy and society, the archival data has increased rapidly. How to excavate their intrinsic value to serve the economic and social development has become an important task for the archivists. Based on the data of Qingdao public transport archives and supported by complex network theory, this study analyzes the traffic situation of Qingdao public transport network including Metro Line 3. With regard to the problems of the current bus network found in the study, this paper puts forward an optimized proposal. The research findings are of great significance in solving the urban traffic congestion, improving the urban living environment and promoting the sustainable development of the city.

出版日期: 2018-08-30

基金资助: 本文是山东省科协项目“档案大数据服务经济社会发展机制研究”（20160214）及山东省档案局项目“档案大数据开发与服务机制研究”（2016024）的科研成果之一

作者简介:

口述访谈的地域范围首选侨批局兴旺或水客活跃的典型乡镇,以提高访谈的效率和质量。例如,松口镇是客家人出南洋的第一站,是曾经的水客活动和侨批流转的枢纽,是了解水客故事的典型地域;此外还包括百侯、南口、茶阳、白宫、雁洋、丙村等水客比较集中乡镇地;而民国时期梅县、大埔县侨批机构最为集中。初期筛选梅县的福记批局、利侨庄,大埔的饶源茂、同裕、罗公记、同安堂等16家侨批局作为资源采集目标。框定资源范围之后,通过查阅侨批、图书、非正式出版物等文献史料进行访谈对象线索的收集,利用网络社交媒体发起寻访侨批银信后人的宣传活动,通过邮件、电话或走访方式联系相关的受访对象,积极邀请侨批后人参与讲述侨批故事。

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引用本文:

窦梅, 孙仁诚, 葛兆富, 孙京波. 公共交通档案大数据有效分析与利用研究[J]. 档案学研究, 2018, 32(4): 59-61.

Mei DOU, Rencheng SUN, Zhaofu GE, Jingbo SUN. Study on the Effective Analysis and Utilization of Big Data of Public Transport Archives. Archives Science Study, 2018, 32(4): 59-61.

链接本文:

http://daxyj.idangan.cn/CN/10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2018.04.010 或 http://daxyj.idangan.cn/CN/Y2018/V32/I4/59

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