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随着时代的发展,LBS技术在人们日常生活中的作用越来越大,同时与信息推送技术的结合已成为一个必然的热点,本文在围绕LBS服务和智能信息推送的基础上,提出了一个基于位置的智能信息服务模式,它通过引入位置过滤模块、用户兴趣模型匹配、智能信息的分类模块,达到层层过滤的目的,同时结合反馈处理部分的修正功能来实时改进推送模型的精度,从而提高信息服务的质量和效率。 相似文献
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定位导航定时(PNT)发展的重要方向是智能PNT服务.智能PNT服务必须首先感知用户PNT服务需求,以及用户所处的相关环境,进而实现多源PNT信息智能集成、观测模型智能优化及多源PNT信息智能融合,最终实现PNT信息的智能推送.本文从PNT智能感知、智能模型、智能数据融合到智能服务各个环节论述"智能PNT"的关键技术,并分析其内涵;提出PNT信息智能集成的"可用性准则",PNT观测函数模型智能优化的"可靠性准则",PNT多源观测随机模型优化依据的"不确定性准则",多源PNT信息融合的"精确性准则",PNT服务的"高效性准则"及高动态用户的"连续性准则".分析认为,综合PNT是弹性PNT的基础,弹性PNT是智能PNT的基础,智能PNT是PNT服务的重点发展方向. 相似文献
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设计一个基于Web客户端的地理空间信息推送模型,该模型支持多用户实时协同标绘,无缝地推送数据,实现了基于网络平台的地理空间信息的交流和感知。该模型利用网站开发技术、数据库管理技术、地图服务技术以及信息推送技术实现了将远程客户端发送的地理空间数据直接推送更新到用户浏览器的页面中,实现地图页面的局部更新,并考虑了推送失效的处理办法。 相似文献
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近年来,我国各类卫星井喷式发展,随之带来的海量卫星遥感数据保障服务的主动性不够、个性化不足等现实问题日益凸现,严重制约了卫星遥感的多领域智能应用。本文针对该问题,设计了一种顾及用户画像的遥感信息智能推荐方法。首先,构建融时间、空间、载荷、分辨率、产品级别5项核心元素的可扩展主题用户画像模型;然后,对模型中各元素权重、区间长度、分布特征值等进行具体表达,给出解算方法;最后,结合各元素权重及兴趣特征值,计算待分发数据与用户兴趣特征值的关联度,定量解算推荐度,实现遥感数据有序智能推荐。对国家减灾中心和北京市公安局禁毒总队两个用户近3 a实际需求订单的试验结果表明,该模型方法解算构建的各主题元素分布特征符合用户实际应用特点,推荐度较高,平均优于94%。研究成果为工程化实现天基遥感信息个性化服务及智能推荐提供了模型方法。 相似文献
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随着遥感大数据时代的到来,海量遥感数据的主动、即时推送问题成为限制遥感信息智能服务领域发展的瓶颈。针对现有遥感信息推荐模型空间特征表达能力不足、交叉特征表达能力欠缺和无差别对待交叉特征等问题,本文提出一种融合注意力机制的深度交叉空间变换网络(attention deep&cross spatial-transformation network, ADCSTN)。首先,模型使用深度交叉网络提取遥感信息不同关联的交叉特征;然后,基于栅格划分,利用空间变换层将一维空间属性数据转换为二维空间矩阵,充分捕捉遥感信息空间结构特征;最后,通过注意力层对得到的不同关联的交叉特征设置不同权重,增强模型性能,实现遥感信息的主动、即时、智能推送。本文利用STK仿真1584颗智能遥感卫星组成的遥感卫星星座为20°N—40°N、120°E—140°E区域内的舰船提供实时遥感数据,并设置用户兴趣,得到试验数据集。试验结果表明,本文模型的推荐效果较好,相比于传统的四元组模型,F1 score提高了37%～54.7%。 相似文献