【摘要】：近年來,隨著云計算技術和對地觀測技術的蓬勃發(fā)展,一種基于云計算技術并且提供遙感應用服務的遙感云服務平臺也越來越普及。然而,隨著用戶數(shù)量和需求的變化及遙感數(shù)據(jù)體量的增長,遙感云服務平臺已經(jīng)不能滿足于單純地為用戶提供遙感應用服務,為用戶提供多樣化和定制化的優(yōu)質服務顯得至關重要。為了提高遙感云服務平臺的服務質量,需要了解遙感云用戶與各個遙感服務系統(tǒng)交互所表現(xiàn)出來的行為規(guī)律。因此,本文基于聚類算法開展了遙感云用戶行為分析的研究。本文主要從算法和應用兩個方面介紹研究工作,具體研究內(nèi)容和貢獻總結如下:首先,本文調(diào)研了云計算環(huán)境下常用的用戶行為分析方法及相關技術,基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)預處理技術實現(xiàn)了對用戶行為數(shù)據(jù)的清洗和特征化處理,最終為用戶行為分析提供了準確的數(shù)據(jù)分析基礎。其次,結合遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品的語義理解,基于優(yōu)化的K均值聚類算法分別實現(xiàn)對遙感數(shù)據(jù)服務和遙感信息產(chǎn)品服務的用戶行為多個維度的行為特征聚類分析。更準確地挖掘出了不同類別用戶對遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品生產(chǎn)的需求,為實現(xiàn)精準的遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品預測提供依據(jù)。再次,在聚類分析的基礎上設計了基于ALS矩陣分解的用戶數(shù)據(jù)訪問和產(chǎn)品生產(chǎn)的預測方法,實現(xiàn)分別進行遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品的評分預測。最終實現(xiàn)了遙感云服務系統(tǒng)中數(shù)據(jù)服務和產(chǎn)品服務的個性化、規(guī)�；鲃由a(chǎn)服務。最后,為了提高用戶服務質量和海量數(shù)據(jù)加載的時效性及產(chǎn)品生產(chǎn)效率,將預測結果與遙感云平臺相結合,設計了基于用戶行為分析預測的遙感云主動服務系統(tǒng)中的推薦流程。
【圖文】：

第 2 章 相關技術研究處理服務基于 MPI 并行計算機機制，可以根據(jù)用戶提交的數(shù)據(jù)處理需求實現(xiàn)海量感數(shù)據(jù)的高性能在線處理，并可以根據(jù)計算任務量擴展計算資源；云平臺服務負根據(jù)用戶提出的虛擬遙感計算環(huán)境的需求，為用戶創(chuàng)建虛擬計算資源、定制遙感算模板實例或個性化實例；云存儲服務主要滿足遙感云數(shù)據(jù)存儲的需求，，并且可根據(jù)需求對自己的云存儲進行動態(tài)擴容。綜上所述，遙感云服務系統(tǒng)是一個復雜龐大的遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，為了保證戶在遙感數(shù)據(jù)服務和遙感信息產(chǎn)品服務中可以及時獲得精準有效的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，本文主要針對這兩種服務中的用戶行為特征進行分析。

Web服務器端日志數(shù)據(jù)示例
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;TP79

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本文編號：2706746