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建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。 相似文献
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绿洲和绿洲所孕育的城镇与乡村聚落是西北干旱区人类生产、生活和生态的核心，探究绿洲与居民点的关系对干旱区新型城镇化建设与乡村振兴意义重大。研究通过Google Earth目视解译，识别提取河西走廊全域绿洲和城乡居民点空间特征信息，运用GIS空间分析、景观格局指数，系统地对河西走廊2016年城乡居民点的规模、形态结构与类型特征进行分析，并首次提出了干旱区居民点的绿洲孕育指数，进一步分析了城乡居民点的绿洲孕育程度。结果表明：（1） 河西走廊居民点规模与密度分异特征显著，居民点用地规模普遍偏小，平均规模仅为0.05 km2。居民点分布呈现高密度小规模和低密度大规模集聚分布的特征，居民点密度和集聚度均以城市为中心呈距离衰减规律。“热点”探测发现，山丹县以东是河西走廊地区居民点分布的热点区。（2） 居民点形态结构分析表明乡村聚落的连接性和稳定性自东向西逐渐减弱，居民点面积差异性从城市“中心—边缘”在逐渐的缩小，其中瓜州县、玉门市和金塔县等区域居民点的平均形状指数和平均分维数耦合度高，自然分布态势强，斑块形状复杂。（3） 绿洲孕育指数较高的嘉峪关“人—地”关系矛盾突出，城乡发展极大受绿洲规模限制；而凉州区、民勤县等绿洲腹地空间宽广有利于城乡居民点发展。 相似文献
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