發(fā)布時間：2021-08-31 04:30

　　移動智能終端技術的普及使得用戶畫像構建更精細,用戶行為偏好挖掘更準確。地理坐標數(shù)據(jù)的語義轉化不僅有助于增強普通用戶對潛在信息的理解,而且可深化用戶行為偏好挖掘的研究。文章利用反地理編碼技術,獲取初始地理語義信息并抽取地理實體;構建地理空間本體,明確表達不同地名實體之間的語義關系,以形成地理空間信息關聯(lián)數(shù)據(jù)庫;并借助該關聯(lián)數(shù)據(jù)庫對用戶行為坐標數(shù)據(jù)進行語義轉化。將用戶行為數(shù)據(jù)語義化的過程中不僅轉化地理坐標數(shù)據(jù)所內(nèi)含的用戶行為習慣,同時保留地理信息所獨有的空間關系,使得用戶在認知范圍內(nèi)更好地理解坐標數(shù)據(jù)所隱含的語義內(nèi)容。 

【文章來源】：圖書館論壇. 2020,40(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

地理坐標數(shù)據(jù)語義轉化模型

地理坐標語義本體是地理本體的一種特殊形式，由概念或類、地理關系、函數(shù)、公理和實例構成，本文稱之為地理空間本體。本模型是將地理坐標數(shù)據(jù)反地理編碼后的初始語義地理信息以及識別的地理實體進行本體元素抽取、提煉、構建關聯(lián)關系，其中相關元素的含義如表2所示。3 實證分析

本研究旨在探索地理坐標數(shù)據(jù)語義轉化過程中地理信息語義的充分表達，以發(fā)現(xiàn)用戶行為意圖和偏好。實驗數(shù)據(jù)是通過開源情境數(shù)據(jù)采集軟件AWARE，采集某高校20位志愿者于2016年10月15-30日的行為記錄。將20位用戶移動智能手機中l(wèi)ocations.db數(shù)據(jù)庫導出，初步數(shù)據(jù)整理，共抽取13余萬條連續(xù)的地理坐標數(shù)據(jù)。Location數(shù)據(jù)庫樹形結構如圖3所示。其中包括android＿metadata、locations、sqlite＿sequence數(shù)據(jù)庫表，locations表中記錄了時間戳(timestamp)、用戶ID(device＿id)、經(jīng)度(double＿latitude)、緯度(double＿longitude)以及地理坐標數(shù)據(jù)來源方式(network/gps)。具體數(shù)據(jù)格式如表3所示。地理坐標數(shù)據(jù)預處理是地理空間本體構建的前奏，即將地理坐標數(shù)據(jù)進行反地理編碼獲取初始的地理語義信息，然后識別抽取地名實體名稱。依據(jù)本文2.1節(jié)中的數(shù)據(jù)預處理程序，對20位用戶的地理坐標行為數(shù)據(jù)進行預處理，獲取包含用戶編碼(user＿id)、經(jīng)度(double＿latitude)、緯度(double＿longitude)、語義地址(address)、地理實體名稱(geo-entity)的地理坐標數(shù)據(jù)-實體名稱映射表，如表4所示(以359**998用戶為例)。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的語義化位置感知計算研究[D]. 呂明琪.浙江大學 2012



本文編號：3374196