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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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为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法。研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权Top N推荐算法(User TN)。实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性。 相似文献
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为解决网络地图个性化推荐过程中点状符号用户兴趣分析结果准确性低的问题,提出了一种基于眼动数据的网络地图点状符号用户兴趣分析方法。利用空间认知测试法筛选39名认知能力一致的被试者参与实验,使用眼动仪采集被试者在浏览4类点状符号素材过程中的眼动数据,同时记录被试者的鼠标数据;分别计算时间、次数与尺寸类型眼动数据用户兴趣度,利用熵权法将3类数据进行整合,设计了一种基于多项眼动数据的用户兴趣度计算方法。研究结果表明,用户兴趣度分析结果正确率为85.9%,优于鼠标数据,证明所提方法能够有效分析用户兴趣,点状符号用户兴趣度计算公式稳定可靠,有助于提升个性化推荐结果的准确度。 相似文献
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为了将用户感兴趣的旅游信息主动推荐给用户,通过引入上下文感知技术,提出了旅游推荐系统中的上下文模型,借助上下文敏感的地球空间信息服务设计了上下文感知下的个性化旅游推荐系统的原型架构。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2016,(12)
在地理信息资源检索应用中,用户因素会对检索结果产生很大影响。但现有地理信息资源检索应用对用户因素还不够重视,地理信息资源的服务水平还比较低。针对该问题,本文对影响地理信息资源检索的用户因素进行分析,提出了兼顾用户因素的地理信息资源间关联关系计算方法。采用所提出的算法进行了地理信息资源检索实验,实现了对不同用户的资源推荐,促进个性化推荐在地理信息资源检索中的应用。 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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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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在个性化推荐系统中,项目的内容特征是影响推荐精度的重要因素。针对传统协同推荐不能有效考虑项目内容特征的问题,在考虑传统用户-项目评分信息的基础上,引入项目的内容特征属性,构建基于多示例(MI)的用户评分信息表达模型。根据多示例学习模式具有一定容错性的特点,设计了基于多示例聚类的协同推荐算法,通过多示例聚类计算用户的最近邻集合,根据最近邻集合对用户评分进行预测。实验结果表明,基于MI聚类的协同过滤推荐算法提高了预测评分的准确度,且有效缓解了数据稀疏性问题 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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《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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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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随着个性化地图服务的深入研究,如何获取更加实时可靠的用户个性化信息和需求,成为当前研究的难点。本文从人们最重要的交流工具——文本数据出发,在当前文本挖掘技术的支持下,提出了一种能够识别挖掘用户所言,分析提取用户所需,并最终实现地图可视化的个性化地图服务模型。通过实例验证,该模型能够有效地提取地图知识和用户信息,为个性化地图服务的发展提供技术和数据支撑。 相似文献
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传统的浏览下载的遥感信息服务模式存在被动性、同一性等缺点,如何主动、准确地满足用户的个性化需求已成为遥感信息服务的焦点问题。本文针对遥感信息在空间和波谱上的覆盖特性,引入区间数学的方法建立了用户模型,描述用户兴趣在遥感信息核心元数据上的分布特征。提出关联度和兴趣度概念用来评价遥感信息对用户兴趣的满足程度,设计了基于拓扑关系的关联函数定量计算关联度。通过将待分发遥感信息作为备选方案构建了决策矩阵,从而将遥感信息的智能服务问题转化为多属性决策问题,实现了面向用户兴趣的遥感信息主动推荐。 相似文献
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基于Arc GIS Enterprise、GIStack for Manager等系列软件,开发了包括通用化平台、专业化平台和个性化平台在内的智慧广州时空信息云平台,平台既面向一般用户,实现了其从无到有的搭建一个完整GIS应用的功能需求;也面向专业化和个性化的用户,分别实现了其专业化和个性化的定制需求。 相似文献
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LBS的发展趋势是向用户提供智能化、个性化的位置服务。以用户行为轨迹数据为基础,进行轨迹简化、POI匹配、时空融合、习惯分析等处理,建立起用户行为特征模型,从而实现向不同用户提供个性化位置服务。 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