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利用GDELT数据库

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简介:
本项目基于GDELT数据库,致力于通过分析全球新闻媒体的数据来揭示国际事件的趋势和模式。 使用GDELT数据库和EGEDI数据库。重复的内容已删除。

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客服
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  • GDELT
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    本项目基于GDELT数据库,致力于通过分析全球新闻媒体的数据来揭示国际事件的趋势和模式。 使用GDELT数据库和EGEDI数据库。重复的内容已删除。
  • GDelt-Toolkit:于实时处理、整理及解析GDELT的工具
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    简介:GDelt-Toolkit是一款专为研究人员设计的软件包,支持对全球事件数据库(GDELD)发布的海量新闻媒体数据进行即时分析与管理。它提供了丰富的功能,帮助用户从复杂的文本信息中快速提取和解析关键事件及其关联性,以便于学术研究、决策制定以及实时监控国际动态。 加特尔工具包包含命令行界面(CLI)和模块绑定的下载、解析和数据处理功能。 安装方法: ``` npm install -g gdelt-toolkit ``` 使用示例: ```shell gdelt [args] ``` 可用命令包括: - `download`:根据指定日期时间获取GDELT文件并以JSON或N3格式输出。 - `lint`:通过指定的UTC日期时间来验证和检查GDELT数据的质量。 - `clean`:清理缓存。 下载命令具体用法: ``` gdelt download [-d YYYY-MM-DD | YYYY-MM-DDThh:mm] [-f] ``` 说明: 1. GDELT文件每隔15分钟发布一次,省略日期时间参数将默认下载当天的第一个文件。 2. 下载内容会被缓存到本地。 3. 默认解析规则适用于GDELT的tsv格式文件。
  • GDelt采集:一个简易的Python脚本,于筛选并获取GDELT项目事件中的信息
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    这段简介可以这样写:“GDelt数据采集”是一个简单的Python工具,旨在帮助用户轻松筛选和提取GDELT项目事件数据库中的相关信息,简化数据分析流程。 GDELT数据集是理解全球人类社会的最大开放数据集之一,可以通过一个简单的Python脚本来获取其中的数据。该数据集用152种语言提供了跨越200年的总计8.1万亿个数据点。事件数据库包含超过25亿条记录,这些记录按日期组织成一组由制表符分隔的文件。 截至2013年3月31日,所有记录均以月份和年度文件的形式存储,并按照活动发生的日期进行归档。从2013年4月1日起,每天都会创建新的数据文件,并根据事件在世界新闻媒体中被发现的时间(而非实际发生时间)来存储这些记录。 我们的重点是GDELT项目事件数据库v1.0版本的数据集,该数据集每日更新一次。描述的脚本从原始数据集中提取特定类型的事件信息并进行过滤,使用CAMEO分类法按所需事件类型筛选,并利用FIPS 10-4国家/地区代码对需要采取行动的国家和地区进一步细化。 最终输出是一个逗号分隔值文件(CSV),其中包含已标识出的相关事件和对应国家的信息。
  • GDELT的谷歌下载
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    本文介绍如何通过Google BigQuery快速便捷地获取和分析GDELT项目数据,适用于对国际新闻事件进行大数据研究。 代码包含详细注释,数据说明请参考我的博客。对于未提供积分的用户可以直接在我的博客中复制相关内容。代码中有详细的注释,数据的具体说明可以在我的博客里找到。
  • 2018_GDELT预测社会动荡.pdf
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    本文探讨了如何运用GDELT数据库中的全球新闻报道数据来构建模型,以预测特定地区的社会动荡情况。通过分析大数据和机器学习技术的应用,为政策制定者提供预警信息。 本段落研究利用机器学习方法(包括随机森林、助推及神经网络)来解释并预测重大社会动荡事件的发生。我们关注的是“美国内乱事件清单”中所记录的重大社会动乱,例如桑德拉·布兰德的死亡及其后的内乱情况,并发现此类事件后发表的负面情绪新闻文章数量显著增加。 为了进一步研究引发大规模动乱的社会因素和具体事件,本段落利用谷歌GDELT数据库中的新闻数据作为分析媒介。通过这种方法,我们期望识别并预测美国州级及县级层面可能发生的大规模社会动荡,并为这些地区部署缓解方案或应用程序以减轻其负面影响。 总的来说,本项目旨在实现对何时何地可能出现重大社会动乱的识别、理解和预测能力。关键词包括:社会动荡、新闻媒体、GDELT数据库、主题与事件分析等方法和技术(如随机森林算法和LSTM)。
  • Python链接KingBase()的
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    本教程详细介绍了如何使用Python连接KingBase数据库,并提供了相关库的安装和配置方法,帮助开发者高效地进行数据操作。 使用Python连接KingBase数据库的库。
  • ADO.NET连接.zip
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    本资料提供详细的教程和示例代码,帮助开发者掌握如何使用ADO.NET技术在C#或VB.NET程序中高效地连接与操作各类数据库系统。 C#语言和SQL Server数据库技术 第十三章使用ADO.NET访问数据库的教学演示案例、上机练习参考答案及课后作业参考答案的相关示例提供如下:
  • MFC操作SQLite
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    本文章介绍了如何使用Microsoft Foundation Classes (MFC)在Windows平台上操作SQLite数据库的方法和技术。 在VS2017环境下可以直接运行的程序,能够根据物料的长宽计算面积,并通过SQLite进行数据的增删改查操作。
  • VB获取MYSQL中的
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    本教程介绍如何使用Visual Basic编程语言连接MySQL数据库,并读取其中的数据。适合初学者学习基于VB的数据库操作基础技能。 一个关于MySQL的示例程序可以通过VB语言创建用户界面来获取数据库中的表格及其内容,并且可以对数据库的内容进行修改及上传操作。
  • Delphi将Excel导入SQL
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    本教程详细介绍如何使用Delphi编程语言编写程序,实现从Microsoft Excel表格中读取数据,并将其高效地导入到SQL数据库中的步骤和技巧。 使用Delphi将Excel数据导入SQL数据库需要调用ComObj组件,并将其加入到USES语句中。