融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐

针对现有微地图（WeMaps）推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能够自动获得权重,并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次,在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制,捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后,融合特征交叉和用户行为序列模块的输出,获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图（WeMaps）数据集上的对数损失值分别为0.446 1、0.379 7,受试者操作特征曲线下面积值（Area Under the ROC Curve,AUC）分别为0.805 2、0.788 3。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型,损失值分别降低了1.7%、14.2%,AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型,损失值平均降低了1.3%、2.6%,AUC值平均提高了0.6%,0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结...     

融合文本主题和社交关系的社交网络用户住所位置推测方法

在基于位置的应用领域中,如自然灾害监测、流感趋势预测、定向广告推广等,用户地理位置的推测起到重要的作用。现有方法主要利用文本内容和社交网络进行位置推测,一方面未能充分挖掘和融合2种信息,另一方面推测社交网络中孤立用户的位置比较困难。因此,本文提出一种融合文本主题和社交关系图神经网络的社交网络用户住所位置推测方法（Social Relationship Graph Convolutional Network, SRGCN）。主要方法包括：首先,从文本内容中获取混合特征,利用TF-IDF获得文本特征向量,根据用户之间的提及信息建立初始社交关系图;其次,针对用户社交关系图中存在孤立用户并难以估计其位置的问题,建立主题模型,根据主题向量相似度为孤立用户建立联系,补充社交关系图;最后,基于图卷积神经网络处理社交关系图数据,对文本特征和网络结构进行联合建模,以有效推测用户的地理位置。在真实世界基准数据集GeoText上探究了主题相似度阈值对推测性能和图规模的影响,实验结果表明本文方法能够增加可定位用户的比例并将大部分属于同一类的用户节点聚集;SRGCN在平均距离误差、距离误差中位数、推测准确度方面...     

大连地区及黄渤海域灾害性天气预报运行系统

运行于系统包括系统设计,建立用户接口软件,解决预报结论屏幕显示及建立将多个模块综合,以人机交互和自动运行两种方式运行。     

修正剑桥模型的隐式积分算法在ABAQUS中的数值实施

利用大型有限元软件ABAQUS所提供的用户材料子程序UMAT接口,针对修正的剑桥本构模型开发了隐式积分算法,并且与自动选择时间步长的增量有限元方程迭代解法相结合,对正常固结土与超固结土的三轴排水与不排水试验进行了数值模拟。结果表明,所发展的隐式本构积分算法与时间步长自动选择方法具有较好的稳定性和较高的计算精度,能够得到比较合理的数值分析结果。     

Flex在地震台站环境监控仪中的应用

介绍地震台站环境监控仪的部分关键技术与实现方案,分析客户端语言工具Flex在环境监控仪远程监控中实时动态曲线展示的XML与JSON技术。该仪器已在山西省地震局台站布设应用,效果较好。     

基于微博用户关系的网络信息地理研究——以新浪微博为例

移动信息技术成为21世纪信息化发展的新趋势,以微博为代表的新型网络社区成为当前人们重要的社交网络平台。本文尝试通过将微博用户的网络信息关系与地理关联,分析这一新型网络信息空间的地理特征、表现形式及其原因。研究发现:网络信息空间中的地域根植性仍然存在,表现为本地域的信息联系在网络信息空间中占据了主体地位,网络信息联系呈现出一定的距离衰减现象;网络信息联系与实际社会经济联系的相对一致性,表现为网络信息联系强度与社会经济发展水平的相对一致性,网络信息联系格局与社会经济发展总体格局的相对一致性;网络信息空间中的等级差异性,表现为网络信息联系强度的等级性,以及网络信息联系的不对称性。     

基于Tripadvisor 的中国旅游地国际关注度及空间格局

用户贡献内容(UGC)已逐渐成为旅游行为与感知研究的重要数据源.区别于通常利用搜索引擎关键词数量描述网络关注度的方法,本文引入电子社区层次结构为权重因子,建立了基于社区UGC的旅游关注度模型,能够灵活调节模型表达的重点,优化计算结果.针对著名旅游电子社区Tripadvisor 的研究发现,国外社区用户对中国旅游的关注呈现3 个典型特征:①旅游关注集中在“长城、泰山、黄山、九寨沟、张家界”等少数旅游吸引物,和“北京、香港、上海、桂林”少量目的地城市;大量吸引物和目的地关注度较低,呈现“长尾现象”与极化特征.②吸引物与目的地城市的关注空间具有明显耦合性,关注度较高的吸引物多邻近或隶属于关注度较高的城市,如桂林阳朔、北京长城、成都都江堰和九寨沟、杭州西湖等.③旅游关注空间整体呈现出由高到低的“东—中—西”格局,与中国区域经济的“东—中—西”梯度格局基本耦合;北京、香港、广州、深圳、上海、成都等关注中心也与区域经济中心一致.旅游资源禀赋、电子口碑传播模式、地理区位、经济水平和关注者国家的文化背景、经济发展状况、地理区位等是影响旅游者关注度及其空间格局变化的主要因素.旅游关注度模型旨在解决互联网用户对区域旅游关注的定量计算问题,为基于互联网UGC的旅游地理学研究提供新思路.     

WAAS系统下单频GPS用户电离层延迟改正新方法

对于现有WAAS等差分GPS系统而言,在电离层活动激烈及系统不能正常发送或用户无法正常接收电离层延迟改正信息时,如何确保其所服务区域内单频GPS用户的电离层延迟的实时改正效果,是需要进一步解决的问题。本文提出一种能够同时克服这些不足的单频GPS电离层延迟实时改正方案,并用算例初步验证了其有效性。     

智能高精地图数据逻辑结构与关键技术

以车辆自动驾驶、无人驾驶为研究对象,讨论定义了智能高精地图,认为智能高精地图作为未来出行的关键一环,是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据。智能高精地图作为一种全新的地图形式,与传统导航电子地图相比,在地图学理论和应用需求等方面有其鲜明特点。为推动智能高精地图研究与应用进展,需要对其关键特征与问题展开分析讨论。本文从地图学理论上提出智能高精地图信息传输模型;从实际应用上结合轮式机器人自主智能控制流程,提出智能高精地图数据逻辑结构,并分析其在自动驾驶中的应用;从计算模式上总结“众包+边云协同计算”计算模式,并针对如何提高众包数据质量的问题,开展关键技术分析;从应用场景上分析未来智能高精地图的有效应用场景;最后提出对本领域未来发展的一些思考与建议。     

BDS-2与BDS-3卫星空间信号精度评估

针对BDS-3现有卫星空间信号精度评估问题,该文以BDS-2和BDS-3卫星为研究对象,介绍了BDS卫星空间信号精度评估的方法,基于MGEX发布的2019-05-01—2019-05-31日连续31d的广播星历与WUM分析中心的精密星历产品对33颗BDS卫星的轨道误差、卫星钟差、用户测距误差(URE)和空间信号测距误差(SISRE)进行精度评估。研究结果表明:BDS-2中,IGSO与MEO的轨道精度优于GEO,径向精度优于切向和法向;星载钟差均值优于12.1ns;URE和SISRE均值分别优于1.0和1.2m;BDS-3MEO卫星轨道径向、切向、法向均值分别优于0.2、0.8、0.4m,径向和法向比BDS-2 MEO分别提高45.8%与21.1%;BDS-3卫星星载钟差均值优于7.7ns,比BDS-2提高36.2%;BDS-3的URE和SISRE均值分别优于0.6和0.5m,比BDS-2分别提高42.9%和47.4%。