基于简单语义的地理信息服务发现方法研究

为了解决目前地理信息发现查全率和查准率不高的问题,提出了一种简单语义的地理信息服务发现方法。该方法引入虚拟文档的概念,将服务划分为"操作级"进行匹配;运用同义词对服务操作中的概念词汇进行简单语义扩展;引入词汇语义相似度概念,应用词汇语义库来实现地理信息服务的简单语义匹配。实验结果表明,文中提出的方法在查全率和查准率等性能上均优于基于关键字和向量空间模型的方法,且完全基于当前网络服务环境实现。     

顾及地理语义的地图检索意图形式化表达与识别

主流地图检索方法多基于元数据文本匹配或图像内容相似度计算，缺乏对用户意图的主动理解，导致检索结果欠佳；而现有意图识别方法无法准确表达与识别复杂地理概念联合约束的地图资源检索需求。为此，本文提出一种顾及地理语义的地图检索意图形式化表达与识别方法，旨在利用相关反馈样本“感知”用户需求，以提升检索精度。该方法通过地理本体约束“意图-子意图-维度分量”模型的构建，实现检索需求的语义化描述；并将意图识别视为组合优化问题，基于最小描述长度准则、顾及地理概念从属关系的样本随机合并策略及贪心搜索实现最优意图识别。实验结果表明，相比基于频繁项集挖掘的RuleGO、决策树的DTHF算法，本文方法具有更高的识别准确度与噪声容忍度；随机合并策略可在不降低识别准确性的情况下有效缩短平均求解耗时；样本增强策略保证算法在样本规模仅为20时仍具有较高识别准确度。该方法可望应用于地理信息门户，提升各类地理信息资源共享与发现的服务品质。     

语义Web服务发布系统的设计与实现

传统注册中心的Web服务发现只能基于关键字查询,不能搜索到用不同术语描述的相关信息,因此查准率不高。为解决这一问题,引入OWL-s（web服务本体语言）对Web服务进行逻辑化描述,使得可以基于Web服务的语义信息查找和匹配所需的Web服务。并提出一种基于OWL-s的语义web服务发布原型系统以及相应的语义匹配策略。在系统中可以通过对Web服务的语义信息查找并匹配已发布的Web服务。最后通过一个实际项目——汽车终端管理系统检验和评估服务证明系统的有效性。     

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%。     

一种主动发现网络地理信息服务的主题爬虫

地理信息服务已成为分布式环境下获取地理数据的重要来源,从海量的网络资源中找到地理信息服务,是共享与互操作地理数据的基础。目前,地理信息服务主动搜索主要采用通用搜索引擎的接口或者通用爬虫的抓取方式,但这2种方式存在搜索效率低、搜索结果可用性差等不足。针对这一问题,本文设计了一种搜索地理信息服务的主题爬虫。该算法在最佳优先搜索的基础上进行了改进,综合考虑网页内容的主题相关度和链接文本的主题相关度确定链接优先级,优先爬取与地理信息服务相关的链接,并通过舍弃无关网页中的无关链接,减少无效爬取,进而提高搜索效率。此外,本文采用关键词匹配结合能力文档探测的方式识别地理信息服务,有效筛选出可用的地理信息服务,提高了服务搜索结果的可利用率。最后,本文以OGC WMS为实例,实现爬虫算法的原型系统并进行实验,实验证明该算法有效可行。     

基于语义的GP服务多层次发现算法

随着云技术的飞速发展,"一切资源皆服务"成为可能,"数字地球"的实现也不例外。观测技术的快速发展使数据资源变得很丰富,但数据利用率低是普遍存在的现象,如何完成空间数据信息的再加工是亟待解决的问题,在云时代,具有数据处理功能的服务是解决此问题的方法之一,如何描述、发现和集成数据处理服务,从云端服务池中发现最优的服务是其关键所在。为了提高服务的查全率和查准率,引入了本体的概念,服务的语义描述很大程度上提高了空间数据处理服务的应用范围,缓解了非专业用户和专业人员之间的沟通障碍。本文分析了相关领域服务匹配算法的优缺点,结合GP服务自身的特点,提出了本体的GP服务的多层次发现算法:通过包含关系和线索关系完成服务间隐含关系的挖掘,主要是父子关系和前驱后继关系的表述;扩展传统本体表达模型,增加包含和线索关系,为服务的查找做准备;服务的多层次查找,第一次筛选主要针对服务预处理中包含和线索关系的表达查找,第二次筛选利用神经网络的突触原理,结合传统的服务匹配算法,完成服务的准确查找。经试验证明,此方法大大地提高了服务的查准率和查全率,具有重要的实践意义。     

地理信息网络服务的发展研究

随着体系结构、软件层次和自身需求的变化,GIS逐步发展为地理信息网络服务并得到迅速的推广.从标准化、语义化和3维化的角度总结了当前地理信息服务的发展状态,并指出下一代地理信息网络服务必然是基于以上三者的能够实现主动服务和统一多维服务的新一代地理信息服务.     

基于自动回标的地理实体关系语料库构建方法

地理实体关系语料库是地理信息获取与地理知识服务的基础数据资源,其规模直接影响机器学习模型训练的效果。快速更新的网络文本不断涌现新的关系实例,要求语料库及时更新以覆盖更丰富的关系实例。手工构建和更新语料库成本高昂,亟需一种快速构建大规模地理实体关系语料库的方法。本文提出一种基于回标技术的地理实体关系语料库构建方法。首先,参考地理实体分类标准与语义关系、空间关系分类标准,针对地理实体关系的自然语言描述习惯,建立地理实体关系的标注体系;然后,结合精确匹配与模糊匹配策略,提高客体匹配的覆盖率;接着,基于优序图法建立句子打分规则,实现种子三元组到句子映射的定量评价;最后,使用中文百度百科文本验证方法的有效性。实验结果显示,本文方法平均回标成功率为67.83%,关系标注的准确率为76.36%。相比人工构建空间关系标注语料库的过程,本文提出的语料自动构建方法,标注速度快,规模大,为自动扩充标注语料库提出了可行方案。同时,该方法兼顾了地理实体间的语义关系和空间关系,且关系类型不受限,可用于开放式关系抽取任务。     

基于本体和Agent的地理空间信息语义共享

地理空间信息语义共享是地理信息系统的重要研究内容。语义参照系统主要用于在地理信息的生产者和用户之间解释专题数据的意义，实现对不同语义数据的集成。本文分析了地理空间信息共享的含义和层次，借鉴语义网研究思想，建立了地理空间信息语义共享的总体框架。提出采用本体概念和方法，形式化定义领域知识，解决地理空间信息研究和应用中存在的地理实体语义不明确问题。采用基于Agent的信息查询和语义映射，实现在不同用户间对地理空间信息的共同理解和认识。     

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。     

基于上下文感知的地理信息服务发现与匹配技术研究

如何在网络上寻找到最适合的地理信息服务,即服务的发现与匹配技术的需求变得越来越迫切。本文结合普适思想提出了基于上下文感知的地理信息服务多级发现与匹配框架,包括基本描述、服务功能、约束条件、空间上下文4级匹配过程,并详细分析了空间上下文的建模与推理、地理信息相似性等关键技术,最终通过一个原型系统验证了该框架及关键技术的可行性。     

地理知识云GeoKSCloud:动因、设计开发与应用

有效地发现和利用分布存储、运行的各类空间数据、空间决策分析模型和知识发现算法,已成为当前空间信息处理、知识发现与共享领域最具挑战性的前沿课题之一。首先,本文论述了空间信息处理、知识发现的关键问题、发展现状和趋势。然后,描述了地理知识云的概念特征,提出了地理知识云(GeoKSCloud)的具体实现。该平台构造了可伸缩的空间数据和知识服务存储、运行环境;平台从业务功能上划分为数据聚合中心、知识服务中心、地学问题求解中心、平台控制中心和知识云门户等5大核心模块。其为地学问题求解全过程提供了空间数据集成,知识服务发布、注册、搜索、发现、组合等功能,以及地学问题智能推理和结果可视化表达等工具。本文对海量空间数据云存储与管理、知识云服务管理与组合、地学问题智能求解等平台关键技术进行了论述。最后,本文以历史地震影响场分析为例,分析了平台各组件在问题求解中的交互过程,实例表明,该平台可实现多节点、跨平台、异构地理知识服务的协同式计算,有效地降低地学问题求解的成本和复杂度。     

基于WCF的矢量数据服务安全机制的设计与实现

21世纪计算机技术和网络技术的飞速发展将地理信息产业带进了一个崭新的领域.地理空间信息服务成为解决数据异构、实现资源共享的有效途径.然而,随着地理信息服务在各领域的推广应用,传统分布式技术在开发地理信息网络服务中所面临的安全问题逐渐突显出来,已严重制约了网络服务在地理信息产业的发展.针对矢量数据服务在数据传输、服务操作...     

论地理知识图谱

网络文本蕴含大量隐式地理空间信息,为地理知识获取与知识服务提供了巨大潜能。地理知识图谱是将传统地理信息服务拓展到地理知识服务的关键,也是网络文本蕴含地理信息采集与处理的终极目标。本文系统评述了开放地理语义网、开放地理实体及关系抽取、地理语义网对齐、知识图谱存储方法等地理知识图谱相关主题的研究进展,从网络文本蕴含地理空间信息量与质量评价、地理信息语义理解、空间语义计算模型和异构地理语义网对齐等方面剖析了目前亟需解决的关键科学问题。     

形态本体及其在地理空间数据发现中的应用研究

地理空间数据语义异构是实现数据关联、数据智能推荐和精确发现的主要瓶颈。地理空间数据本体被认为是解决地理空间数据语义异构的有效方法。形态特征是地理空间数据(除时空、要素内容外)的重要特征,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文首先在系统分析地理空间数据形态特征的基础上,提出地理空间数据形态特征的概念体系。然后,建立地理空间数据形态本体模型,提出形态信息的本体表示方法,并构建地理空间数据形态本体。最后,基于形态本体的本体库,利用Jena本体推理技术,开发地理空间数据语义检索原型系统,并将形态本体应用于国家地球系统科学数据共享平台的元数据检索中。实验结果表明,地理空间数据形态本体可以有效地解决数据形态特征的语义异构,提高数据发现的查全率和查准率。本文的研究方法和成果对解决其他领域数据的语义异构,有重要的参考意义。     

地理信息公共服务平台建设与现代测绘服务模式

空间信息的共享既是信息化社会对空间信息的要求,也是地理信息技术发展的必然趋势。本文论述了地理信息公共服务平台建设的目的和意义,对平台的内容、关键技术、基本功能和作用进行了系统性的介绍,对未来测绘从信息获取的内容和面向信息化社会的服务模式提出了新的思路。     

面向物流的空间信息Web服务集成研究

本文针对物流空间信息Web服务所涉及的服务获取、集成和应用等主要问题,以OGC Web服务框架为基础,将空间信息服务延伸到物流领域,建立了物流空间信息服务集成体系结构和Web服务的集成模式,明确了物流空间信息服务体系的构成要素及其内在关系.在此基础上,扩展和细化了物流空间信息的服务元素,设计了Petri 网的服务组合模...     

基于本体的土地信息Web服务体系结构设计

整合现有土地信息资源,实现土地信息的交换与共享是当前国土资源数据交换中心(clearinghouse)建设的关键任务。本文以土地登记为例,探讨了本体技术在服务注册和服务请求上的领域知识表示问题,并在OWIL-S本体描述语言基础上结合WSDL,实现了对Web服务的检索、匹配和学习,有效地解决了UDDI土地信息资源的语义描述。最后,给出了基于本体的土地信息服务总体设计框架以及服务请求实现过程。