Building a model-based personalised recommendation approach for tourist attractions from geotagged social media data     

Xiaoyu Sun  Xia Peng  Yiran Chen  Yu Liu 《International Journal of Digital Earth》2019,12(6):661-678

When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.  相似文献   

支持向量机的车载雷达点云目标识别     

李海亭  王厚之  李艳红  汪汇兵 《测绘科学》2016,41(5):45-49

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。  相似文献   

混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类     

刘冰  吴超  林怡 《测绘工程》2016,25(7):13-17

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。  相似文献   

高维遥感图像的快速分类算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙华生  李晓轩 《测绘科学》2016,41(8):19-23,37

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。  相似文献   

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测     

王奉伟  周世健  周清  池其才 《测绘科学》2016,41(10):132-135

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。  相似文献   

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取   总被引：2，自引：0，他引：2  

朱恩泽  宋伟东  戴激光 《测绘科学》2016,41(12):224-228

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。  相似文献   

基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解   总被引：5，自引：0，他引：5  

吴波  张良培  李平湘 《武汉大学学报(信息科学版)》2006,31(1):51-54

提出利用支撑向量机（SVM）后验概率来分解高光谱影像的混合像元，通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率，再由两两配对的概率值求得多类后验概率，并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明，该方法能较好地估计出混合像元的组分比。  相似文献   

基于SVM遥感矿化蚀变信息提取研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

傅文杰  洪金益  朱谷昌 《国土资源遥感》2006,(2):16-19,i0002

提出一种基于支持向量机(SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法首先根据蚀变岩及矿体围岩的实测光谱数据,利用光谱角度制图法(SAM)提取训练样本,应用交叉比对(cross-validation)算法确定最优SVM模型参数,选择径向基(RBF)核函数,训练SVM分类器模型;然后,用训练好的SVM模型进行遥感矿化蚀变信息提取;最后,选择青海芒崖地区的ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取试验。试验结果经野外检查和验证,效果良好。  相似文献   

一种新的实时电磁逆散射方法   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

张清河  肖柏勋  朱国强 《地球物理学报》2006,49(5):1546-1551

为解决介质圆柱体逆散射问题，提出一种新的在线逆散射方法,通过支持向量机将逆散射问题转化成一个回归估计问题. 该方法可应用于各种逆散射方面, 尤其是目标的几何与电磁参数重构和埋地目标探测. 文中首次将支持向量机方法应用到该领域，设置多个散射场的观测点，通过提取散射场的不同信息作为样本信息训练支持向量机, 建立了介质圆柱体的逆散射模型, 利用该模型重构了介质圆柱体的电磁参数，同时探测了埋地位置. 数值结果显示了该方法的有效性和准确性,为目标的实时逆散射研究提供了一种有效方法.  相似文献   

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类   总被引：13，自引：0，他引：13  

黄昕  张良培  李平湘 《遥感学报》2007,11(2):193-200

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。  相似文献