隨著科技的發(fā)展和社會的進(jìn)步,包括電子地圖在內(nèi)的基于地理位置信息的服務(wù)以其方便快捷、直觀可視化的特點(diǎn),日益受到廣大民眾的歡迎,并廣泛應(yīng)用于生活中的各個領(lǐng)域。同時,各行各業(yè)對這些與位置相關(guān)的信息的需求愈來愈強(qiáng)烈,興趣點(diǎn)(POI)通過將地理實(shí)體信息與地理位置信息相整合,給用戶帶來極大的便捷。POI上標(biāo)記的標(biāo)簽可以從許多方面促進(jìn)基于位置服務(wù)的發(fā)展,例如位置搜索和位置推薦。但是目前的實(shí)際情況是,許多POI的標(biāo)簽是不完整或不精確的,這就導(dǎo)致了依賴這些標(biāo)簽的應(yīng)用程序的使用性能大大下降,因此迫切的需要構(gòu)建更好的底層數(shù)據(jù),以推動位置服務(wù)應(yīng)用的發(fā)展。在本文中,我們研究了POI標(biāo)簽的自動補(bǔ)全問題,該問題旨在自動填充POI的丟失標(biāo)簽以及糾正POI的錯誤標(biāo)簽。我們提出了一種由三部分組成的自適應(yīng)協(xié)作學(xué)習(xí)模型來尋找最佳的POI-標(biāo)簽分?jǐn)?shù)矩陣,為每個POI找到最適合的N個標(biāo)簽。該框架集成了三個組件以進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí):第一部分通過矩陣分解的方法得到一個記錄POI和各標(biāo)簽之間相關(guān)性的分?jǐn)?shù)矩陣;第二部分通過從POI空間和標(biāo)簽空間探索成對的POI與POI,標(biāo)簽與標(biāo)簽,POI與標(biāo)簽之間的相似度匹配情況;第三部分利用最大似然估計的方...

【文章來源】： 電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 標(biāo)簽補(bǔ)全技術(shù)的國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 標(biāo)簽補(bǔ)全技術(shù)的背景知識介紹
    2.1 標(biāo)簽補(bǔ)全問題的定義
    2.2 與標(biāo)簽補(bǔ)全技術(shù)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法
        2.2.1 Word Embedding
        2.2.2 Graph Embedding
        2.2.3 非負(fù)矩陣分解
        2.2.4 多層感知機(jī)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 補(bǔ)全技術(shù)的基本模型
    3.1 圖像標(biāo)簽補(bǔ)全算法
    3.2 知識圖譜關(guān)系補(bǔ)全算法
    3.3 POI標(biāo)簽補(bǔ)全算法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 電子地圖上的標(biāo)簽自動補(bǔ)全的特征
    4.1 數(shù)據(jù)源
    4.2 POI標(biāo)簽自動補(bǔ)全的特征工程
        4.2.1 POI基本特征
        4.2.2 POI畫像特征
        4.2.3 POI關(guān)系圖的特征
        4.2.4 標(biāo)簽的特征
    4.3 POI標(biāo)簽自動補(bǔ)全模型框架概述
    4.4 TACL框架組件
        4.4.1 非負(fù)矩陣分解在TACL框架中的應(yīng)用
        4.4.2 成對相似度匹配在TACL框架中的應(yīng)用
        4.4.3 極大似然估計在TACL框架中的應(yīng)用
    4.5 TACL模型的優(yōu)化和預(yù)測
    4.6 本章小結(jié)
第五章 電子地圖上POI標(biāo)簽自動補(bǔ)全模型的性能評測
    5.1 數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    5.2 對原始數(shù)據(jù)的性能評估
    5.3 隨機(jī)添加錯誤標(biāo)簽的性能評估
    5.4 隨機(jī)刪除標(biāo)簽的性能評估
    5.5 協(xié)作學(xué)習(xí)的有效性評估
    5.6 TACL模型運(yùn)用案例分析
    5.7 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合社交網(wǎng)絡(luò)和圖像內(nèi)容的興趣點(diǎn)推薦 [J]. 邵長城,陳平華.  計算機(jī)應(yīng)用. 2019(05)
[2]基于位置服務(wù)的研究綜述 [J]. 唐科萍,許方恒,沈才樑.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(12)
[3]POI的分類標(biāo)準(zhǔn)研究 [J]. 張玲.  測繪通報. 2012(10)
[4]非負(fù)矩陣分解算法綜述 [J]. 李樂,章毓晉.  電子學(xué)報. 2008(04)



本文編號：3530755