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针对传统空间查询无法满足地理数据交互式可视化对处理时间要求的问题,以窗口查询为例,提出了一种空间近似查询处理方法。该方法包括预处理和查询两步:在预处理阶段,利用分布化的线简化算法对空间对象进行顾及误差的预处理采样,将采样过程及误差值用树型结构保存;在查询阶段,以豪斯多夫距离定义数据可视化的误差,进行误差可知的顶点即时采样与截取,从而实现针对可视化应用的高效的空间近似查询处理。在Hadoop集群上利用77GB的OpenStreetMap数据集进行了实验,证实了本方法的效力与效率。 相似文献
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利用社交媒体用户的历史签到数据分析用户空间活动偏好实现用户兴趣区域推荐,在城市商业规划中起着重要作用,也为了解人们的城市生活和需求提供帮助。已有方法获得的ROI具有模糊性和多样性,无法给ROI赋予准确的地理描述信息,对用户来说可解释性不强。因此,本文提出了一种结合城市街区和签到数据的个性化兴趣区域推荐方法(CBCD),引入城市街区概念解决ROI边界模糊问题。首先,通过城市道路网生成城市街区,并将大规模签到数据映射到城市街区转换为区域签到;然后,基于区域签到对用户空间活动偏好和类别偏好分别进行个性化建模;最后,融合空间和类别活动偏好,向用户推荐其可能感兴趣的区域。在真实的数据集上进行试验,结果表明该方法具有较高的推荐精度,对用户感兴趣城市街区的挖掘和推荐具有一定的价值。 相似文献
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节点重要性对大规模道路网下最短路径的计算有着重要影响。本文提出了顾及节点重要性的最短路径估计方法,该方法基于Critic方法与复杂网络理论评价节点的重要性,结合限制策略实现网络划分,通过层次结构网络的构建,实现大规模道路网数据的有效化简和最短路径的快速有效计算。试验结果表明,该方法能够使中心节点均衡地分布于网络,更好地均衡划分后子网络的规模;随着限制参数的增大,网络规模逐渐降低,查询精度最高达到1.026,相比于单一指标和无限制参数的方法,本文方法显著降低了网络的规模,在最短路径的近似计算上保持了较高的准确性,为大规模复杂网络的近似分析提供分析思路。 相似文献
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针对驱动力对人口城镇化的空间变异特征分析不足的问题,该文以长江经济带市域为基本单元,借助社会经济数据,引入自然环境数据,建立了经济、社会、环境和土地因子的测度指标体系。运用探索性空间数据分析和地理加权回归模型,定量分析人口城镇化的空间格局、动力因子以及空间分异性。结果表明:人口城镇化水平区域间差异显著,呈现明显的空间集聚性,形成了"圈层集中-东西对立-中心联动-梯度明显"的分布格局。动力因子对各地区人口城镇化的影响呈现明显的空间异质性,环境因子和经济因子是长江经济带人口城镇化发展的主要影响因素,动力因子的影响程度和变化趋势能够客观的反映出区域经济发展、环境状况、社会发展和土地现状对城镇化发展在空间上的影响。 相似文献
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