融合图像和时空信息的社交媒体用户活动分类方法

社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。     

2022年冬奥会对张家口城市旅游地形象的影响研究——基于UGC文本分析

重大节事活动对旅游地形象的影响具有时序动态特征,分析其内在机理有利于促进目的地营销和竞争力提升。本文采用Python数据挖掘技术和自然语言处理技术（NLP）,爬取国内知名旅游门户网站的旅游评论,从“认知-情感-整体”3个维度构建分析框架,探究2022年冬奥会申办期、筹备期、预热举办期的张家口城市旅游地形象的时序变化特征,解析特殊时期冬奥会对城市旅游地形象的潜在影响和作用机制。结果表明：(1)张家口市的城市旅游地形象构成要素日趋多元化,冬奥会的作用效果由弱变强。张家口市的冰雪旅游形象关键度不断提升,经历了由模糊向具象转变的细化过程,情感形象产生积极变化;(2)冬奥会对张家口城市旅游地形象产生了渐进式影响效应,通过旅游体验的建构作用、投射形象的引致作用和品牌感知的晕轮作用发挥效果。冬奥会推动张家口市的产品业态创新、基础设施升级及服务水平提升,通过改善游客体验对城市旅游地形象产生积极影响。研究结果对东道主城市的旅游营销和规划具有一定指导意义。     

SuperMap GIS 7C全新升级

正2013年,超图软件发布了SuperMap GIS 7C平台软件产品。这是超图软件全新架构的新一代云端一体化GIS平台软件,基于跨平台、二三维一体化、云端一体化三大技术体系,提供功能强大的云GIS门户平台、GIS应用服务器与GIS分发服务器,以及丰富的PC端、Web端、移动端产品与开发包,协助客户打造强云富端、互联互享、安全稳定、灵活可靠的GIS系     

徕卡DISTO~(TM) D510的应用前景

正徕卡迪士通产品走过了20年的风雨历程,共有八代29款产品,每一代每一款都有自己的烙印,全新的D510是在迪士通产品20年纪念的大背景下推出的,意义非凡。D510在国内一经发布,就凭借其强大实用的功能受到广大新老用户的一致好评,同时人们也在不断探讨其更深更广的应用领域。     

2013天宝中国区用户大会召开

正2013年11月,美国天宝公司在北京召开了中国区用户大会,来自中国及周边国家的2000多名参会者共襄盛举。本次大会的主题是"创新科技,引领未来",意在强调天宝公司如何通过自身先进技术,改变世界的工作方式,从而提高生产力并取得更大的成功。在为期2天的活动中,与会者聆听了5位来自不同行业领导者的主题演讲及多个分组会议。此外,会场还设有一个展区,用于天宝公司先进解决方案展示和各行业专家代表现场交流。据悉,中     

苹果地图再遭集体诉讼

名为Nancy RomineMinkler的jOs用户该集体诉讼涉及原告以及其他购买了运行lOS6．0,613,70或70．3的iPhone、iPad以及iPodtouch的用户。诉讼针对地图应用的错误．并列出了7项原告起诉理由．包括违反不销售带有质量问题的电话的保证条款以及不公平竞争,违反了《加州商业和职业条例》。     

一种改进的个性化地图用户知识挖掘方法研究

在文本挖掘技术的基础上,结合关联分析方法,提出一种挖掘算法。通过该算法可以有效处理非结构化文本数据,并形成结构化用户知识。实验表明,该方法在文本数据的知识挖掘过程中,有良好的效果,能够为个性化地图服务提供支撑。     

顾及用户体验的三维城市模型自适应组织方法

传统基于"图层-对象"的组织方法,没有考虑三维城市模型的不同内容以及不同细节层次的粒度差异,导致在网络环境下的传输效率低,难以满足多用户并发访问的流畅可视化。深入分析了大范围漫游与小范围聚焦的用户体验特点,通过元数据统筹管理和对象离散化,即时响应用户请求,减少无效数据传输,保证了多用户并发环境下的高效调度和浏览。针对模型LoD和分解的对象,设计了结构统一的对象ID,隐式存储关联关系并支持分布式模型存储管理。以分布式数据库MongoDB为平台进行实验,验证了本文方法的可行性和有效性。     

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。     

基于贝叶斯网络的Web访问模式挖掘模型系统

根据用户的访问记录,以及每次检索输入的关键词、用户的动作来动态更新用户的兴趣点.提出了一个能较好吻合这一思想的数据挖掘模型,以用户的停留时间、访问频率和用户输入的检索关键词为数据对象,进行用户兴趣分析,动态跟踪用户需求意向,简化检索过程,提高WEB资源的使用效率.