在網(wǎng)上各種信息呈現(xiàn)爆炸式增長的背景下,傳統(tǒng)方法往往難以顧及用戶興趣,而導(dǎo)致查詢無法體現(xiàn)個性化。針對這一問題提出一種基于用戶歷史瓦片瀏覽記錄的興趣點(diǎn)智能搜索方法。首先對智慧城市平臺下的用戶歷史瓦片瀏覽記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并以熱力圖可視化形式展現(xiàn)出用戶關(guān)注的熱點(diǎn)區(qū)域,得出空間熱度;然后根據(jù)屬性查詢中加入空間熱度影響因子來影響興趣點(diǎn)搜索結(jié)果,使搜索結(jié)果更加符合用戶搜索意圖,針對熱點(diǎn)區(qū)域給不同用戶以相應(yīng)服務(wù);以滕州市興趣點(diǎn)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),使用Elasticsearch構(gòu)建索引數(shù)據(jù)庫,采用Web前端技術(shù)搭建搜索框架,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對比分析發(fā)現(xiàn),該方法能夠有效地提高搜索的查準(zhǔn)率,并且可隨著數(shù)據(jù)量的豐富變得更加智能化。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖1基于字符串的分詞匹配方法Fig.1Thestring-basedsegmentingandmatchingmethod

2019年第2期93技術(shù)探討然而這些算法并不能達(dá)到興趣點(diǎn)的智能搜索的效果。因此，本文提出一種適用于地理信息領(lǐng)域的基于用戶歷史瓦片瀏覽記錄的興趣點(diǎn)智能搜索方法。1常規(guī)搜索方法現(xiàn)有研究中，常規(guī)的興趣點(diǎn)搜索方法為基于字符串的分詞匹配方法[8]以及基于全文檢索的匹配方法[9]。1.1基于....

圖3空間熱度熱力圖Fig.3TheheatmapofPOI表1采用本搜索方法與基于字符串的分詞匹配方法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較

2019年第2期95技術(shù)探討叢楊，等. 基于用戶歷史瓦片瀏覽記錄的興趣點(diǎn)智能搜索方法優(yōu)化研究的分詞匹配方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，通過6種不同的檢索詞進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，每一個檢索詞分別進(jìn)行50次搜索比較返回結(jié)果的情況，計算相應(yīng)的查準(zhǔn)率。3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)和計算，首先以可視化形式得出空....

本文編號：3946148