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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。 相似文献
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基于语义匹配和QoS的Web服务混合选择方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种Web服务语义匹配方法,在此基础上分析了基于语义匹配和基于QoS(服务质量)的服务选择策略,以及面向独立服务和组合服务的服务选择方法,并给出了结合语义匹配和QoS指标值的Web服务混合选择策略及算法.实例分析结果表明,该混合选择策略能针对不同的服务需求作相应的处理,增加了服务选择的正确性,提高了服务组合效率. 相似文献
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由于网络地图服务（Web map service，WMS）元数据缺乏显式的领域主题描述机制，用户很难准确、全面地发现目标领域的地图数据资源。提出了一种面向地理信息资源检索的WMS领域主题文本提取及元数据扩展方法。首先，设计了一种非监督文本分类算法，利用地球与环境术语集语义网（semantic Web of Earth and environmental terminology，SWEET）和大型英语词汇语义网WordNet，综合计算WMS元数据能力文档中地学术语、通识型词汇与领域主题的语义相关度，为WMS及其图层提取多标签主题。然后，基于ISO19115 2003地理信息元数据标准，为WMS元数据组织模型扩展领域主题。实验结果表明，所提出的WMS元数据主题分类算法取得了较高的查准率和查全率，且相较于朴素贝叶斯、线性支持向量机（support vector machine，SVM）和逻辑回归等方法，整体上有较大的优势。该方法有望应用于当前的地理信息门户和目录服务，辅助用户快速、准确地定位目标领域的地图服务资源。 相似文献
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为了解决长久以来服务发现的难题,提出了基于语义的地理信息Web服务发现机制.针对地理信息Web服务语义缺乏的问题,在服务的描述和匹配中引入语义的概念;针对地理信息Web服务质量(QoS)支持不足的问题,在服务的匹配中引入QoS的约束;针对Web服务匹配算法缺乏灵活性的问题,提出多级服务匹配的思想;针对粗糙目录分类(或无... 相似文献
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在传统Web服务发现架构中,仅凭接口参数的结构化相似度计算匹配方法远远不能满足复杂地理服务的发现需求。本文结合语义Web知识,设计了地理服务发现框架,框架支持地理服务语义化描述、带有语义信息的服务注册、基于语义推理的服务发现。其中,服务匹配算法是服务发现的关键,本文基于传统的四级匹配算法,提出采用分级匹配思想,并在I/O匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法的地理服务发现匹配算法。实例证明,改进的算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务的发现的需求。 相似文献
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基于本体语义研究地理信息服务发现问题.将加权语义距离和Wu-Palmer法相结合并进行改进计算本体概念语义相似度.引入服务接口依赖关系,提出支持接口多态性的本体语义地理信息服务输入输出匹配方法.最后开发实验原型对基于本体的地理信息服务匹配方法进行实验与分析. 相似文献
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语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。 相似文献
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针对“异质鸿沟”问题导致的不同模态遥感信息间相似性难以度量的问题,构建并公开了一个包含4种模态信息的跨模态遥感数据集,并基于不同模态信息间潜在的语义一致性,提出了一种通用的跨模态遥感信息关联学习方法。利用深度神经网络的表征能力,分别对图像类信息和序列类信息设计各模态信息的特征学习网络,实现对不同模态高层语义信息的准确表示;设计了一个新的关联学习损失函数对模态内的语义一致性和模态间的互补性进行限制,利用知识蒸馏的思想,以先融合后迁移各模态间信息的方式增强模态间的语义相关性。在构建的数据集上进行实验,结果表明,所提方法平均精度均值达到70%,超过基准方法。 相似文献
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Andre Salvaro Furtado Despina Kopanaki Luis Otavio Alvares Vania Bogorny 《Transactions in GIS》2016,20(2):280-298
Most existing approaches aiming at measuring trajectory similarity are focused on two‐dimensional sequences of points, called raw trajectories. However, recent proposals have used background geographic information and social media data to enrich these trajectories with a semantic dimension, giving rise to the concept of semantic trajectories. Only a few works have proposed similarity measures for semantic trajectories or multidimensional sequences, having limitations such as predefined weight of the dimensions, sensitivity to noise, tolerance for gaps with different sizes, and the prevalence of the worst dimension similarity. In this article we propose MSM, a novel similarity measure for multidimensional sequences that overcomes the aforementioned limitations by considering and weighting the similarity in all dimensions. MSM is evaluated through an extensive experimental study that, based on a seed trajectory, creates sets of semantic trajectories with controlled transformations to introduce different kinds and levels of dissimilarity. For each set, we compute the similarity between the seed and the transformed trajectories, using different measures. The results showed that MSM was more robust and efficient than related approaches in the domain of semantic trajectories. 相似文献
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如何根据作战任务需求为用户快速提供有针对性的有效数据，是战场环境数据保障实现主动服务必须解决的问题之一。针对作战任务与战场环境数据关联关系复杂，目前方法上存在缺少数据匹配语义表达、语义相关度及不同要素类语义权重量化等问题，提出了一种基于作战任务本体的战场环境要素语义相似性计算方法。利用本体方法确定作战任务与战场环境数据在概念语义上的逻辑关系，按照作战任务语义相关度划分战场环境要素，采用规则与案例相结合的推理技术建立语义相似性计算，从而量化战场环境要素实体语义权重。实验结果表明，该方法能有效提升战场环境数据组织的效率与精度。 相似文献
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语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。 相似文献
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空间服务语义模式的地理信息服务发现 总被引：1，自引：0，他引：1
如何从大规模地理信息服务集合中快速且准确地发现目标服务是地理信息服务应用中的一个关键问题。当前基于关键字的服务发现方式缺乏语义支持,搜索效率低。本文在WSMO/WSML框架下,提出了一种基于空间服务语义模式的服务发现方法,将地理信息从语法模式转换为语义模式,明确表达空间数据中隐含的知识,有效克服数据源之间的语义异构。该方法能够显著提高地理信息服务发现的查全率和查准率。 相似文献
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Geographic services based on GPS trajectory data, such as location prediction and recommender services, have received increasing attention because of their potential social and commercial benefits. In this study, a Geographic Service Recommender Model (GSRM) is proposed, which loosely comprises three essential steps. Firstly, location sequences are obtained through a clustering operation on GPS locations. To improve efficiency, a programming model with a distributed algorithm is employed to accelerate the clustering. Secondly, in order to mine spatial and temporal information from the cluster trajectory, an algorithm (MiningMP) is designed. Last but not least, the next possible location to which the user will travel is predicted. An integrated framework of GSRM could then be constructed and provide the appropriate geographic recommendation service by considering location sequences as well as other related semantic information. Experiments were conducted based on real GPS trajectories from Microsoft Research Asia (182 users within a period of five years). The experimental results clearly demonstrate that our proposed GSRM model is effective and efficient at predicting locations and can provide users with personalized smart recommendation services in the following possible position with excellent performance in scalability, adaptability, and quality of service. 相似文献
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Trajectory similarity measurement is a basic and vital task in trajectory data mining, which has attracted extensive research in the past decades. Recent works focused on the sequence and hierarchy property of trajectories to construct similarity measurements. However, these methods ignore the user information on the visiting locations, such as semantic and time distribution. In light of this, a novel trajectory similarity measurement based on Node-Sequence Hierarchical Digraph (NSHD) framework is proposed in this article. We first propose a Time-Weighted Stay Point Detection (TWSPD) method to extract real visiting locations of users more accurately. Then, the nodes of digraph are obtained by clustering users' stay points and the edges of digraph are sequence information that users move between these nodes. An Advanced Earth Mover's Distance (AEMD) is proposed to measure the node similarity between users, considering visiting time distribution and semantic information simultaneously. Both node and sequence similarities are used to calculate the similarity score to obtain the final trajectory similarity measurement. Experiments on Geolife and T-Drive datasets show that our proposed method offers competitive performance with mean reciprocal rank values reaching 96.01 and 81.26%, which outperforms related trajectory similarity measurements by more than 10 and 15%. 相似文献