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针对兴趣点(POI)数据名称文本特征稀疏以及语义关系简单所导致的POI数据管理困难等问题,该文提出一种基于词向量计算工具Word2vec和支持向量机的POI分类方法。首先对POI名称进行分词、去停用词等预处理;然后通过Word2vec模型生成词向量,并引入词频-逆文档频率(TF-IDF)权重进行加权求和实现名称文本的向量表示;最后,在对支持向量机分类器训练的基础上,实现POI数据自动分类。为了验证方法的有效性,该文选取百度地图的6类POI数据进行试验,结果表明,该文方法在6个类别中总体正确率达到94.43%,优于目前常用的机器学习分类方法。 相似文献
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对海洋初级生产力的研究近年来成为科学界的热点问题之一。VGPM是1997年被提出的用于估算海洋初级生产力的模型,形式简单,精度高,适用性强。而ArcGIS有有好的图形化栅格计算器。据此,利用2014年黄海区域的HY-1B卫星L2数据,采用VGPM模型与GIS技术估算四期海洋初级生产力,并分析其时空变化特征。研究结果表明:2014年黄海海域海洋初级生产力均值都在285mg/(m2獉d)以上,在时间上表现为双峰分布,在空间上呈现由北向南、由近及远逐渐降低的分布特征。 相似文献
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