地理信息标准化的最新进展

实现数据共享的关键问题主要有数据结构、数据模型和数据格式的统一;地理信息的标准化;空间数据质量;数据的互操作;网络建设;政策和法规。这些问题的解决,才能营造一个地理信息共享环境。其中地理信息标准化是地理数据共享的关键问题之一。本文主要介绍国内外地理信息标准研究的最新进展,并提出我国在研究和制定地理信息标准时应采取的对策。     

面向服务的山西省地理信息公共服务平台建设

结合山西省地理信息公共平台建设,着重说明以公共地理框架数据库建设为核心的数据体系建设和目录服务注册为核心的地理信息公共在线服务体系的建设;探索地理空间数据共享与发布的作业流程和工作基准,为地理信息的共享打下数据基础,解决了多源空间数据的注册、发现与绑定问题,构建了开放式服务体系。     

面向地理问题求解的数据表达模型研究

本文以地理问题求解和地理科学研究建模环境建设的需求为导向,针对面向地理问题求解建模环境在利用多源异构数据方面遇到的问题,进行了面向地理问题求解的数据表达模型(XGE-DRM)的研究。本文重点研究了多源、异构、跨领域地理数据的表达方式与组织规范,从原子数据层与对象组织层两个层次对XGE-DRM的基本原子构成与对象组成方式进行了阐述;通过对地理数据的结构与语义进行解析,显式表达地理数据的结构与语义;在结构清晰、语义明确的情况下,实现多源异构数据的抽取与交换,最终实现多源异构数据的共享。实验证明,文中提出的数据表达模型能够实现多源异构数据的通用表达,解决地理问题求解建模环境平台下数据共享的问题。     

地理数据空间本体构建及其在数据检索中的应用

随着新地理信息时代的来临,地理数据已经呈现出爆炸式增长的趋势。如何在海量的地理数据中准确、及时地找到人们所需要的数据,并把相关联的数据智能地推荐给用户,成为亟待解决的一大难题。针对传统以关键词、主题词等字符串匹配为核心的数据发现方法存在的查不全、查不准的问题,本文通过对地理空间中的概念、属性、关系、规则,以及相应实例的详细表达,初步提出了地理空间本体构建框架,并在此基础上构建了较为完整的地理数据空间本体,以实现地理数据的智能关联,最后在地球系统科学数据共享平台中进行应用实践。结果表明,引入地理数据空间本体后,检索的结果在数据的查全和查准方面显著提高,而且还能智能推荐相关联的数据信息。本文构建的地理数据空间本体对于大数据时代背景下地理数据的精确发现和共享有重要意义。     

地理信息共享行为模型及其实证研究

地理信息共享不仅是地球系统科学发展的必然要求,而且对推动科学数据共享具有重要意义。自地理信息共享的概念提出以来,对地理信息共享的研究主要集中在地理信息共享技术上,但地理信息共享的实践证明,并非所有地理信息共享的障碍都能通过技术方法来解决,因此需要从非技术视角对地理信息共享进行研究。本文从新的视角,即行为的视角对地理信息共享进行了研究。本文介绍了地理信息共享行为模型,在对我国同地理信息共享有关的主要部门的问卷调查的基础上,通过实证研究,定量地分析了影响我国地理信息共享的非技术因素。结合Omran在埃及和荷兰的实证研究结果,分析了文化差异对地理信息共享行为的影响。在定性和定量分析的基础上,检验和修正了地理信息共享行为模型,并以此为基础,为我国的地理信息共享环境建设提出了相关的建议。实证研究的结果也表明,地理信息共享行为模型在不同的文化背景下的适用性。     

面向地震行业的地震数据共享服务平台的设计与实现

面向地震行业,以交互式门户网站提供零障碍、一站式、可视化的地震科学数据共享服务,以使用便捷、高效稳定、扩展性好为目标,对地震数据共享服务平台的系统架构、服务端架构、数据库及其功能进行设计。基于国家科学数据共享工程要求,规范化地震数据检索、可视化、共享模式,实现了多源地震数据共享服务平台的原型系统。系统面向地震行业用户开放,可以促进行业业务工作的开展和地震科技的研究,全面提升地震科学数据的交换、共享、产出效益。     

科学数据共享实践：以国家地球系统科学数据中心为例

地球系统科学是一门综合性交叉学科,起源于全球变化研究,受益于遥感技术进步,现已进入大数据时代,人工智能技术成为解决地球系统科学前沿问题的新手段。科学数据共享是推动科学发展、提升数据价值的关键,经过长期的探索和实践,全球已形成完善的数据资源管理政策与机制、持续的数据共享服务体系、多元化的科学数据整合模式,并且新的理念不断推动数据共享创新发展,其中“可发现、可访问、可互操作和可重用”原则和数据出版备受推崇。我国颁布了国家层面的政策法规,着重推动国家级科学数据中心建设、科技项目数据资源汇交及数据出版。借鉴国外数据共享经验,结合国内实际发展情况,我国探索出具有中国特色的地球系统科学数据资源分类体系,在元数据、分布式互操作、大数据分析和共享服务等关键技术方面都取得了重大突破。本文以国家地球系统科学数据中心为例,系统梳理了国内地球系统科学领域的数据共享实践进展,详细介绍了国家在地球系统科学领域的数据共享实践及其成效。国家地球系统科学数据共享工作已探索形成成熟稳定的运行服务机制、研制出适用于多源分散地球系统科学数据的标准体系、 建成多学科多时空尺度的地球系统科学数据库群、自主研发海量异构数据共享网络技术体系与服务系统,促进了地球系统科学的科学发展,同时也推动了数据共享理念的传播与推广。然而,数据孤岛现象、共享服务系统标准化程度低、系统技术标准未对接国际规范等问题仍然较为突出,阻碍了地球系统科学数据开放与共享。未来,随着共享个性化需求被激活,定制化的“数据+知识”服务有望成为主流趋势,将给数据共享带来新的机遇和挑战。     

基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践

数据密集型的地学研究离不开数据资源和信息平台的支撑,因此,实施地球系统科学数据共享具有重大意义。早期地球系统科学数据共享服务主要以政府行为为主,集中数据汇交,存在数据服务负载不均衡、数据整合模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着Web 2.0理念的提出,以及云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。本文提出基于云计算的地球系统科学数据共享概念模型。通过提供基础设施即服务（IaaS）、数据资源即服务（DaaS）,以及数据功能即服务（SaaS）实现共享服务模式的转变,将死板的数据转为灵活的服务。在“数据云”中,用户既是数据的使用者也是数据资源的提供者,通过提供数据发布、数据需求发布、数据发现与共享、需求发现与反馈等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续整合。最后,构建了原型系统用于验证该框架,形成了一个“人人都是数据的提供者,人人都是数据的使用者”的数据共享服务环境。     

基于本体的水系要素数据集成方法研究

简单论述了地理本体的基本概念、结构,介绍了地理本体的建模方法,提出了基于地理本体的空间数据集成框架,采用基于公共属性模板的多本体向标准本体集成的混合构架,以水系要素中的"干出滩"类为例,实现了基于地理本体的空间数据集成过程及其数据的转换,解决了数据语义异构性所带来的数据共享难题.     

空间信息共享与服务的新趋势

网络技术的出现为跨区域、跨部门的空间信息共享与服务提供了可能,空间信息共享与服务呈现从单纯的数据共享向数据资源、硬件资源和软件资源     

OSDS注册用户空间分布特征及影响因素分析

本文以2005年以来中国科学院遥感与数字地球研究所开放式空间数据共享网站（OSDS）平台的注册用户为研究对象,利用最近邻层次空间聚类方法和地理探测器模型,对各省注册用户量的空间分布特征和差异影响因素进行了分析。分析结果表明,整体上用户空间分布很不均衡,主要集中在东部发达地区和几个在测绘和地理信息科学领域卓有建树的地区,信息、科研和教育是主要影响因素,经济、网络和测绘的单因素影响力较低,而与主要影响因素结合的交互影响得到了提升。因此,多因素共同制约着用户群的空间分布格局和区域不均衡性。应用地理探测器能从宏观上把握遥感学者群体的空间分布特征及其影响因素,其分析结果能够指导数据提供者更有针对性地为用户提供服务,也可为遥感产业调整和空间布局优化提供依据。     

网络地理信息服务中用户空间访问聚集行为研究

研究网络地理信息服务用户的访问行为,有利于了解用户地理信息兴趣、实现按需服务.本文基于全空间信息系统建模的理论,构建用户-访问城市关系网络,研究用户访问的空间聚集性.顾及到关系网络中行为关系强度的表达需要同时考虑用户访问行为、城市关联关系和城市结构,仅用单一的用户访问行为数据会存在偏差,本文提出了基于矩阵分解的数据融合...     

Web环境下地学数据共享用户行为模式分析

了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。在数据预处理阶段,完成用户识别、会话识别、位置识别,并对数据进行空间建模、空间数据库建库。在数据挖掘阶段,分别对用户产生的网页浏览数、会话数、数据集浏览数为对象进行空间“热点”分析,识别用户行为的地域差异。针对用户数据浏览和下载行为,采用FP-growth算法对用户——数据之间进行关联规则挖掘,发现用户对数据关注和使用的高频规律。分析结果表明：（1）该共享平台用户地在国内各省市均有分布,用户最多的3个省（市）分别为北京市、山东省、江苏省,该分布与国内高校学生分布相关程度不高,但与“211工程”高校学生的空间分布相关度较高;（2）空间“热点”分析表明,北京、天津及河北北部无论在网页浏览、数据浏览还是会话量上都是“热点”区域,但识别的“冷点”区域有较大不同,尤其是数据访问“冷点”分布较广,如南方沿海省份、河南省、山东省、四川省等;（3）关联规则挖掘发现多个数据浏览高频项目集以及关联规则。数据下载高频项与数据浏览高频模式较好吻合,但下载行为未表现出明显关联规则。本文提供了一种结合Web使用挖掘和空间数据挖掘的用户行为模式挖掘方法,该方法也可用于其他类型网站的数据挖掘。     

面向虚拟地理环境的空间信息共享研究

虚拟地理环境作为一种基于地理研究并提供地学分析的三维可视化的地理空间信息平台,需要解决物理存储分散、数据格式多样的空间信息资源的共享问题。本文研究了虚拟地理环境下的空间信息及其元数据的组织管理方式,定义面向对象思想定义简单的空间信息对象实体,通过对其进行迭代和组合来表达复杂空间信息对象,设计出具有元数据信息的空间信息对象XML描述方案。研究了如何构建集中式的空间信息对象管理与分布式的空间信息服务相结合的空间信息共享体系架构,通过提供对空间信息对象的浏览、分析、操作的Web服务,使得虚拟地理环境在网络中进行资源交换、信息共享、协同工作以及提供决策能得以实现。     

基于过滤文本和社交网络的用户常驻位置预测

社交用户的文本具有地理差异性,并且社交关系密切的用户之间居住位置更近,因而文本和社交网络均可用于推断用户常驻位置。现有基于文本和社交网络的用户常驻位置预测方法对文本的位置指示性特征挖掘不充分,而用户文本中地名等位置指示信息却提供了最有用的位置信号。因此,本文提出一种基于地理命名实体识别（GER）和图卷积神经网络（GCN）的社交用户位置预测方法。首先,通过地理命名实体识别方法对用户文本进行过滤以凸显位置指示性特征;其次,基于提及关系和关注与被关注关系抽取社交网络;再次,结合社交网络和用户文本内容,采用基于图卷积神经网络的方法进行用户常驻位置预测;最后,将GER-GCN与GCN以及最新研究成果进行比较,并探究该模型的小样本学习能力及其影响因素。基于Geotext数据集和2个微博数据集的实验表明：① GER文本过滤方法可显著提升用户位置预测精度;② 在所有实验中,GER-GCN的预测精度最高,并在基准数据集GeoText上比最新研究成果提升1%~2%;③ 在最小监督的现实场景中,本文印证了GER-GCN模型的小样本学习能力,并发现社交网络质量对其小样本学习能力起到决定性作用。实验结果验证了GER-GCN方法的先进性,且该方法符合社交媒体现实场景的应用需求。     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。     

融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求（消费侧）与景点吸引力（供给侧）,使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。     

基于语义P2P的地理共享网络中地理服务发现机制

为了消除集中式SOA系统的"单点故障"问题,本文把语义P2P技术和SOA相结合,不再采用SOA的UDD I进行服务的集中式发布,而是在P2P网络上进行分布式服务发布。通过在语义P2P网络上构建SOA系统,利用P2P的优势进行服务的快速发现和获取,同时也利用地理语义推理解决了地理服务发现中的语义冲突问题。为了实现SOA和语义P2P结合的透明性和平滑性,本文把SOA的服务总线扩展为地理服务总线,地理服务总线基于语义P2P进行服务发现,新的服务发现机制在GSB内部实现,对挂接在GSB上的服务透明,服务间还是按同样的方式交互,因而基于SOA的遗留系统能够平滑升级。通过把地理语义P2P引入SOA,既能发挥SOA在解决大规模分布式异构地理共享系统间的互操作性和服务的透明使用方面的优势,又能利用语义P2P实现地理服务的自动快速发现,从而为大规模的地理共享网络系统建设提供了一条新的思路。     

面向微地图的地标提取方法及个性化寻路应用

地标在空间信息传输中具有重要作用,微地图为用户制作及传播地图内容提供平台。为提取符合人们空间认知的微地图地标,本文提出了一种由用户生成内容来提取地标的方法。① 计算公众认知度、城市中心度、特征属性值3个指标;② 利用熵值法确定各指标的权重,依据地标显著度差异分层获取地标,建立服务于微地图用户的地标集;③ 在用户制作及传播微地图的过程中,收集由用户生成的地标,丰富地标库,实现地标的二次传播,达到由用户生成内容提取地标的目的。实验选择兰州市安宁区的POI数据计算地标显著度,提取不同层次的地标,实验结果创建了服务于微地图用户的各层地标集,实例化利用地标连线完成寻路,绘制出满足用户不同需求的个性化路线。本研究应用于日常寻路,为微地图的快速绘制和将地标纳入导航系统提供参考,提高寻路效率。