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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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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
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目的:探讨Th1(CD4+TNF-α+)/Th2(CD4+IL-4+)亚群漂移在大兔创伤性深静脉血栓(DVT)形成中的作用及消栓饮的治疗机制。方法:将45只新西兰健康大兔分为空白组、假手术组、0.9%氯化钠注射液组、低分子肝素钠组、消栓饮组,每组各9只,采用直接钳夹静脉+双后肢石膏固定的方法制备创伤性DVT模型后进行给药,于第1、3、7天完成给药4h后,采用流式细胞术检测各组大兔Th1(CD4+TNF-α+)、Th2(CD4+IL-4+)的含量变化及Th1(CD4+TNF-α+)/Th2(CD4+IL-4+)值。结果:给药第1、3、7天0.9%氯化钠注射液组、低分子肝素钠组、消栓饮组的Th1(CD4+TNF-α+)比例、Th2(CD4+IL-4+)比例及Th1(CD4+TNF-α+)/Th2(CD4+IL-4+)值与同时间节点空白组、假手术组比较,差异均有统计学意义(P<0.05);给药第3、7天低分子肝素钠组、消栓饮组的Th1(CD4+TNF-α+)比例、Th2(CD4+IL-4+)比例及Th1(CD4+TNF-α+)/Th2(CD4+IL-4+)值与0.9%氯化钠注射液组比较,差异均有统计学意义(P<0.05。结论:DVT形成过程中存在Th1(CD4+TNF-α+)/Th2(CD4+IL-4+)亚群动态平衡被打破;中药消栓饮可以通过干预Th1(CD4+TNF-α+)、Th2(CD4+IL-4+)含量变化,维持两者的平衡来达到治疗目的。 相似文献
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本文使用中国气象局、美国联合台风预警中心和日本气象厅的3套热带气旋最佳路径资料(CMA资料、JTWC资料和RSMC资料)分析了1951—2016年西北太平洋热带气旋活动特征。3套资料反映的结果如下:热带气旋主要发生在10°N—25°N范围内,且1980年前其位置点在纬度上有南移的变化趋势,1980年后则相反;移速主要分布在2~6 m/s区间,在25°N左右移速明显加快,1980年前移速呈显著减小趋势;最大持续风速主要分布在10~15 m/s区间,1980年前最大持续风速有减小趋势;在风速较大的区域热带气旋最大风速半径较小,2001—2016年热带气旋和台风最大风速半径每年分别减小0.46 km和0.54 km。CMA和RSMC资料的结果高度一致,而JTWC资料结果与它们都存在一定的差异。热带气旋位置点频数和强度的变化受资料间差异的影响较大,而其位置及移速的变化则受影响较小。 相似文献
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地图产品种类层出不穷,全息地图近年来成为焦点走进人们的视野。本文首先明确了与全息地图相近的三维地图和全景地图的概念;然后,简要阐述了传统的光学全息地图与新兴的全息位置地图的概念、原理以及几种地图产品的差别。在此基础上,分析了两种冠以"全息"二字地图的发展现状,并探讨了它们未来发展的主要方向。 相似文献
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针对对流尺度集合卡尔曼滤波(EnKF)雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向(即环境气流的方向)。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上(即与环境气流成45°夹角),同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波(iEnSRF)算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。 相似文献
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