本文關(guān)鍵詞：面向地理信息主動(dòng)服務(wù)的用戶興趣模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地理信息服務(wù),包括地理數(shù)據(jù)服務(wù)和地理信息系統(tǒng)信息處理功能的服務(wù),既具有社會(huì)公益性,又具有市場(chǎng)價(jià)值,是解決我國(guó)人口、資源、環(huán)境和災(zāi)害等重大社會(huì)持續(xù)發(fā)展所面臨問(wèn)題的基本信息手段。近十年來(lái),隨著以地理信息系統(tǒng)(GIS)、航空遙感(RS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)為代表的3S技術(shù)的不斷發(fā)展,地理信息作為測(cè)繪成果服務(wù)社會(huì)應(yīng)用的急先鋒,其服務(wù)也取得了跨越式發(fā)展。但同時(shí),因?yàn)閿?shù)據(jù)來(lái)源手段的增加,地理信息數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)增長(zhǎng),在海量的地理信息面前,出現(xiàn)了所謂的"Rich Data Poor Information"問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文從用戶的地理信息個(gè)性化服務(wù)的需求與要求出發(fā),系統(tǒng)地闡述了地理信息主動(dòng)服務(wù)的技術(shù)方法及流程等,結(jié)合Web挖掘、信息推薦等技術(shù)方法,對(duì)用戶興趣模型構(gòu)建及更新進(jìn)行了研究,并將其應(yīng)用于某實(shí)驗(yàn)區(qū)中。主要研究?jī)?nèi)容及成果如下： (1)用戶興趣模型構(gòu)建過(guò)程中興趣度度量值的計(jì)算方法 基于對(duì)表達(dá)用戶愛(ài)好或感興趣信息的研究,明確了反映用戶偏好興趣的信息與行為范疇,對(duì)用戶的瀏覽行為等進(jìn)行了深入的研究,引入了用戶對(duì)瀏覽信息的評(píng)分機(jī)制,并且對(duì)用戶在瀏覽過(guò)程中的諸如保存、打印等行為也納入了研究的范圍,明確了用戶興趣模型的表示方法,在現(xiàn)有的計(jì)算用戶興趣度的計(jì)算方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了研究和改進(jìn),能更加全面有效得獲取反映用戶興趣偏好的行為與信息,從而更加準(zhǔn)確得構(gòu)建用戶興趣模型,為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。 (2)改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法 在對(duì)大量理論試驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,對(duì)現(xiàn)有的推薦算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于地理要素屬性和云模型的數(shù)據(jù)填充方法,利用地理信息本身屬性計(jì)算屬性相似性,利用云模型數(shù)據(jù)填充技術(shù)對(duì)稀疏矩陣進(jìn)行填充,通過(guò)動(dòng)態(tài)加權(quán)得到新的信息相似性,最后在推薦過(guò)程中結(jié)合基于地理信息推薦算法生成推薦。 (3)主動(dòng)服務(wù)模式在實(shí)驗(yàn)區(qū)的應(yīng)用 根據(jù)提出的主動(dòng)服務(wù)模式,通過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)個(gè)性化服務(wù)的研究探索,對(duì)主動(dòng)服務(wù)模式中的數(shù)據(jù)挖掘功能模塊、用戶興趣模型模塊以及信息推薦模塊的方法流程進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,對(duì)各個(gè)模塊的主要功能進(jìn)行了介紹,在此基礎(chǔ)上提出了主動(dòng)服務(wù)模式的工作流程,并以某實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)地理信息與文本信息相融合數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,進(jìn)行了地理信息主動(dòng)服務(wù)應(yīng)用的介紹。
【關(guān)鍵詞】：用戶興趣模型 信息推薦 用戶模型更新 主動(dòng)服務(wù)
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P208
【目錄】：

• 中文摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究目的12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.1 用戶模型建模研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 主動(dòng)服務(wù)研究現(xiàn)狀14
• 1.3.3 研究小結(jié)14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)15-17
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線15
• 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 地理信息主動(dòng)服務(wù)概述17-23
• 2.1 主動(dòng)服務(wù)的概念和原理17
• 2.2 空間地理信息17
• 2.3 用戶模型概述17-18
• 2.4 Web挖掘技術(shù)18-20
• 2.4.1 Web挖掘概念18
• 2.4.2 Web挖掘技術(shù)方法18-19
• 2.4.3 文本信息自動(dòng)分類方法19-20
• 2.5 信息推薦概述20-21
• 2.5.1 信息推薦概念20-21
• 2.5.2 信息推薦方法介紹21
• 2.6 信息推送21-22
• 2.6.1 信息推送媒介22
• 2.6.2 信息推送與用戶反饋22
• 2.7 本章小結(jié)22-23
• 3 用戶興趣算法與模型構(gòu)建23-31
• 3.1 用戶興趣信息23-24
• 3.1.1 用戶興趣信息23-24
• 3.1.2 用戶興趣信息采集方法24
• 3.2 用戶興趣模型24-27
• 3.2.1 用戶興趣模型的表示方法25-26
• 3.2.2 用戶興趣度以及度量方法26-27
• 3.3 用戶興趣模型更新27-29
• 3.3.1 興趣模型更新的方式27-28
• 3.3.2 興趣模型更新的指標(biāo)28-29
• 3.3.3 興趣模型更新算法流程29
• 3.4 本章小結(jié)29-31
• 4 主動(dòng)信息推薦算法研究31-35
• 4.1 協(xié)同過(guò)濾推薦方法31
• 4.2 改進(jìn)的基于地理要素屬性、云填充的協(xié)同過(guò)濾推薦算法31-34
• 4.3 改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的步驟流程34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 5 地理信息主動(dòng)服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)35-43
• 5.1 總體設(shè)計(jì)35-38
• 5.1.1 功能概述35-36
• 5.1.2 結(jié)構(gòu)與流程36-38
• 5.2 開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)38-40
• 5.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境和語(yǔ)言38
• 5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)38-40
• 5.3 系統(tǒng)評(píng)估方法40-42
• 5.3.1 文本信息分類評(píng)估40-41
• 5.3.2 改進(jìn)e笸萍鏊惴ㄐ巳ね萍齠繞攔，
  
  本文編號(hào)：263809
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