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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
兴趣点(point of interest, POI)推荐是在基于位置的社交网络中流行起来的个性化服务。针对数据稀疏和隐性反馈的使用等问题,提出了一种关系型矩阵分解模型——合作竞争矩阵分解(cooperative competition matrix factorization,CC-MF)。该模型根据用户与POI间的相互关系建模,融入空间关系,并将空间关系细分为空间距离关系和空间拓扑关系,挖掘POI之间、POI与用户之间的空间关系,以缓解数据稀疏问题;同时使用加权最小二乘准则构建目标函数,缓解隐性反馈问题。在现实世界签到Foursquare数据集上进行实验,结果显示:(1)CC-MF模型显著提高了推荐结果的准确性;(2)考虑空间拓扑关系的空间距离因素能够进一步提升推荐系统的性能。因此,CC-MF模型具有良好的拓展性和解释性,且缓解了数据稀疏和隐性反馈使用问题。 相似文献
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利用社交媒体用户的历史签到数据分析用户空间活动偏好实现用户兴趣区域推荐,在城市商业规划中起着重要作用,也为了解人们的城市生活和需求提供帮助。已有方法获得的ROI具有模糊性和多样性,无法给ROI赋予准确的地理描述信息,对用户来说可解释性不强。因此,本文提出了一种结合城市街区和签到数据的个性化兴趣区域推荐方法(CBCD),引入城市街区概念解决ROI边界模糊问题。首先,通过城市道路网生成城市街区,并将大规模签到数据映射到城市街区转换为区域签到;然后,基于区域签到对用户空间活动偏好和类别偏好分别进行个性化建模;最后,融合空间和类别活动偏好,向用户推荐其可能感兴趣的区域。在真实的数据集上进行试验,结果表明该方法具有较高的推荐精度,对用户感兴趣城市街区的挖掘和推荐具有一定的价值。 相似文献
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位置推荐是地理社交网络的重要应用,针对城市范围内多用户集体社交活动的规划需求,在顾及道路通达性和时间成本的情况下进行位置推荐算法的研究。针对城市路网结构特征和导航路线规划特点,在地图应用程序接口的支持下,利用各用户间导航路线上的特定点自动识别、构建区域实现位置推荐,平衡多个用户到推荐地点的可到达性和时间成本。实验结果验证了所提方法的有效性,在地理社交网络上可以为城市多用户的集体活动提供有效的位置推荐方案。 相似文献
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点云数据的高精度配准是保证空间物体表面三维数据完整性的关键,针对相邻测站点云数据存在位置、姿态和尺度差异的问题,提出一种在点面特征约束下利用对偶四元素描述的点云配准模型求解方法。首先,利用对偶四元素表示空间相似变换的旋转矩阵和平移向量,在此基础上顾及尺度因子,依据点在平面内和点在平面外分别所构建的向量与平面的法向量之间存在垂直和平行的空间拓扑关系,并以此作为空间相似变换的约束条件,基于最小二乘准则构建平差模型;然后,引入Levenberg-Marquardt法解算平差模型,以避免平差处理中可能由初始值的不恰当性,或由雅克比矩阵所构建的实对称矩阵接近奇异时而导致迭代不收敛;最后,通过两组实验与现有方法进行对比分析,实验结果表明,所提方法能有效实现点云配准。因此,点面特征约束下顾及尺度因子且利用对偶四元素实现空间相似变换的方法具有较强的实用价值。 相似文献
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为准确表达用户兴趣,提升网络地图个性化服务效率,本文结合用户的操作行为与视觉行为,探讨了用户兴趣获取的原理与方法。结合Web日志与眼动数据的特点,提取网络地图的用户兴趣特征项,并利用熵权法对用户兴趣度进行估计。通过向量空间模型,构建网络地图用户兴趣模型,并开展验证实验对用户兴趣建模方法进行验证。 相似文献
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关注点（point-of-interest,POI）推荐是基于位置的社交网络（location-based social network,LBSN）中重要的个性化位置服务。针对LBSN中用户签到数据的复杂性和高度稀疏性问题,本文提出了一种基于霍克斯过程的上下文感知协同过滤关注点推荐算法（HWCF）。首先,根据用户签到关注点的地理空间聚集现象分析用户行为特征,筛选用户候选关注点;然后,利用霍克斯过程对候选关注点建模,通过融合空间距离信息、空间序列变换信息、时间信息、用户偏好、关注点流行度等多种上下文信息计算用户访问候选关注点的概率,对访问概率排序得到top-k推荐列表;最后,对算法参数的取值及调整过程进行讨论。试验结果表明,HWCF算法比其他的关注点推荐算法具有更好的推荐效果。 相似文献
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针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献
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介绍低秩矩阵填充理论,结合RSS室内信号图的特点,借鉴地形图中的地物特征点概念,提出RSS欧氏空间信号特征点概念;提出RSS室内定位信号经验模型的具体重构算法和流程。最后,分析RSS几何空间特征点构建指纹库的精度分析和RSS欧氏空间信号特征点信号模型重构的精度分析,对不同类型的特征点赋予不同的权值,并将这些特征点用在RSS室内定位信号经验模型的重构中。实验结果表明,在数据采样量略高于位置指纹(约为1.37倍)的情况下,利用RSS室内定位信号经验模型的定位精度显著高于位置指纹的定位精度(约为2倍),特别是0.5m以内的定位精度。 相似文献
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麻风梅 《测绘与空间地理信息》2014,(3):55-56,61
为了从大量的信息中检索出符合用户偏好和需求的旅游资源,文中提出了综合兴趣度的概念,综合兴趣度是对用户兴趣的完整描述。在此基础上给出一种基于用户综合兴趣度的推荐方法。将用户主动提供的兴趣倾向与用户的浏览行为相结合,分析其综合兴趣。依据与目标用户兴趣相似的邻居用户对景点的评分信息预测用户对待推荐景点的评分,并选择预测评分处于前N位的景点进行推荐。 相似文献
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Extracting urban functional regions from points of interest and human activities on location‐based social networks 
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下载免费PDF全文 Data about points of interest (POI) have been widely used in studying urban land use types and for sensing human behavior. However, it is difficult to quantify the correct mix or the spatial relations among different POI types indicative of specific urban functions. In this research, we develop a statistical framework to help discover semantically meaningful topics and functional regions based on the co‐occurrence patterns of POI types. The framework applies the latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling technique and incorporates user check‐in activities on location‐based social networks. Using a large corpus of about 100,000 Foursquare venues and user check‐in behavior in the 10 most populated urban areas of the US, we demonstrate the effectiveness of our proposed methodology by identifying distinctive types of latent topics and, further, by extracting urban functional regions using K‐means clustering and Delaunay triangulation spatial constraints clustering. We show that a region can support multiple functions but with different probabilities, while the same type of functional region can span multiple geographically non‐adjacent locations. Since each region can be modeled as a vector consisting of multinomial topic distributions, similar regions with regard to their thematic topic signatures can be identified. Compared with remote sensing images which mainly uncover the physical landscape of urban environments, our popularity‐based POI topic modeling approach can be seen as a complementary social sensing view on urban space based on human activities. 相似文献
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POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。 相似文献
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在海量空间数据的组织与表达方面,与传统的空间数据模型与方法相比,地球剖分网格表现出了极大的优势。鉴此,本文提出了一种剖分网格下顾及用户兴趣的矢量地图多尺度表达方法,首先利用大量POI数据构建空间兴趣场模型,描述用户对地理信息的兴趣的空间分布;然后对空间要素进行分类分级,确定其表达的尺度范围;运用GeoSOT剖分理论划分不同层次的剖分面片,建立剖分面片与尺度的对应关系,根据用户对剖分面片所在区域的兴趣度大小,表达不同详细程度的空间要素,实现基于用户兴趣的空间数据多尺度表达。实验表明,该方法能够满足用户由概略到详细、由重要到次要的空间认知需求,同时能够获得较好的多尺度表达效果。 相似文献
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针对传统基于遥感影像的地表覆盖分类方法普遍存在的生产周期长、成本高、自动化程度低等问题,提出了一种完全利用兴趣点（point of interest,POI）数据进行地表覆盖自动化分类的方法。首先应用潜在狄利克雷分布主题计算模型,从POI数据的文本信息中挖掘出与地表覆盖类型相关的主题类型和分布概率;然后基于POI文本的主题分布,运用支持向量机分类算法构建地表覆盖分类模型;最后以遥感影像地表覆盖分类结果为依据,采用随机抽样的方式对所提方法进行验证。结果表明,该方法能够较好地区分人造地表和非人造地表,且整体分类精度超过80%,可作为传统遥感影像分类的辅助手段,满足地表覆盖快速分类的制图需求。 相似文献
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为了实现地图POI推荐服务的个性化和智能化,满足用户兴趣偏好,探讨了POI个性化推荐的情境因素,分析了影响用户对POI个性化需求的多维情境,研究了基于情境的POI推荐方法和步骤,提出了顾及效能的改进TOPSIS个性化推荐算法,着重讨论了推荐算法中地理时空等多维情境的处理策略。通过实验对推荐结果、推荐验证进行分析,证明了本文方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对境外欠发达国家（或地区）地理空间数据和志愿者不足问题,为提高有限志愿者的贡献积极性和有效性,本文提出了一种综合多要素的地理空间数据众包任务推荐方法。首先采用网格将研究区域划分为若干任务;然后引入三角核函数计算用户空间偏好,结合时间遗忘率综合计算用户的时空偏好,借鉴TF-IDF和余弦相似度计算语义偏好,并融合时空、语义偏好获取初始兴趣推荐列表;最后利用隐语义模型预测用户标注每个任务的信誉（能力）,并根据用户信誉对初始推荐列表重排序。为验证本文方法有效性,以有一定数据基础的巴基斯坦首都伊斯兰堡为试验区,采用OpenStreetMap平台收集的用户及众包数据开展任务区推荐试验,试验数据按照8：2的比例随机划分为训练集和测试集。试验结果表明,该方法不仅能提高推荐任务接受率,还能提高用户完成任务的有效性。 相似文献
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利用城市POI数据提取分层地标 总被引：10，自引：0，他引：10
为了获取能够用于智能化路径引导的层次性空间知识,提出了一种依据显著度的差异从城市POI数据中提取出分层地标的方法。首先,通过从公众认知、空间分布和个体特征3个方面分析影响POI显著性的因素,构造了包括公众认知度、城市中心度和特征属性值3个指标向量的POI显著性度量模型;然后,分别讨论了利用问卷调查、多密度空间聚类和数据规格化的方法计算POI对象的各项显著性指标值的过程;最后,选择武汉市武昌地区的POI数据进行显著度计算,从中提取显著度较高的对象构成若干层地标,并以各层地标为种子生成加权的Voronoi图,用来反映各地标的空间影响范围并建立了同层和上下层地标之间蕴含的关系。 相似文献
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本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。 相似文献
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传统栅格影像均采用简单的、由低分辨率到高分辨率的像素级渐进压缩模式,较少考虑到用户需求特征和知识,因此,文中利用POI数据特点及图像感兴趣区编码特性,提出一种基于城市POI的遥感影像渐进压缩思想:首先根据大量的POI数据分析挖掘用户关注的热度信息,建立兴趣场,并以此确定遥感影像的感兴趣区域,然后综合SPIHT算法与Maxshift算法对遥感影像进行渐进压缩编码。实验结果表明,该方法在低码率下仍可以高质量保留图像所含重要信息,能够很好地满足用户的需求,实现了知识层级的遥感影像渐进压缩,有效提高图像压缩编码的实用性和优越性。 相似文献