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1.
地理模拟作为地理环境模拟与认知的重要方法,是挖掘地理知识、揭示地理规律的重要手段。气象模拟,作为重要组成部分参与到地理环境模拟的诸多方面,影响到地理环境的系统模拟和复杂问题求解。而气象模型专业性强、模拟知识复杂,涉及到输入数据、模拟方案设置等诸多方面,所以如何高效管理及共享气象模拟知识成为亟需解决的问题。本文应用案例推理和知识图谱,统一异构的气象模拟知识,研究顾及语义和图结构相似度的气象模拟知识推荐方法,以提高气象模拟知识的共享能力。(1)本文基于中文气象模拟文献资料抽取了气象模拟知识,以模拟案例为载体,在知识图谱中构建气象模拟知识库;(2)构建气象模拟案例相似度评估模型,实现顾及语义和图结构相似度的气象模拟知识推荐,该模型一方面利用经过气象模拟语料库训练的Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)语义模型挖掘气象模拟知识案例的语义特征,另一方面提取存储在图谱中模拟案例的结构特征,并通过AHP(Analytic Hierarchy Process)层次分析法进行权重设置,从而准确的衡量气象模拟案例的相似度。... 相似文献
2.
位置推荐是地理社交网络的重要应用,针对城市范围内多用户集体社交活动的规划需求,在顾及道路通达性和时间成本的情况下进行位置推荐算法的研究。针对城市路网结构特征和导航路线规划特点,在地图应用程序接口的支持下,利用各用户间导航路线上的特定点自动识别、构建区域实现位置推荐,平衡多个用户到推荐地点的可到达性和时间成本。实验结果验证了所提方法的有效性,在地理社交网络上可以为城市多用户的集体活动提供有效的位置推荐方案。 相似文献
3.
随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。 相似文献
4.
针对电子商务网站经营需要,构建了个性化推荐系统的逻辑模型,并采用对商品特征无依赖性的协同过滤推荐算法设计了个性化推荐引擎,对提高电子商务网站个性推荐效率有一定的参考价值. 相似文献
5.
针对传统旅游路线推荐目标单一化的问题,本文研究了多目标约束下的旅游路线推荐方法,重点介绍贪心算法,然后建立旅游路线的系统模型,以网上挖掘到的桂林市景点数据为例,之后使用相关软件进行编程,最后得到旅游路线的推荐结果. 相似文献
6.
为推动中国地质学会地学科普研学工作的开展,根据 《中国地质学会精品地学研学路线、课程评选办法(试行)》, 学会组织开展了第二批精品地学研学路线、第一批精品地学 研学课程的申报、推荐和评审工作。 相似文献
7.
建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解(SVD)为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。 相似文献
8.
推荐系统是帮助互联网用户克服信息过剩的有效工具。在地学数据共享领域,较其他物品的内容属性,地学数据具有更加丰富的时空属性,这也给地学数据推荐带来挑战。针对地学数据的特点,为地学数据共享推荐服务开发了一种动态加权的混合过滤方法。该方法分别采用协同过滤和基于内容过滤算法预测用户对数据的兴趣度,再以训练模型计算最优加权权重,计算最终预测评分。在数据获取阶段,通过用户访问日志数据,采用Jenks Natural Break算法分析用户访问记录获取用户的数据兴趣度。在基于内容过滤部分,通过数据的空间、时间及内容属性计算数据相似度,并以用户历史行为为依据计算用户兴趣。在协同过滤和基于内容过滤中分别采用k-NN算法计算用户对未访问数据的预测评分,并进行加权求和。通过训练集,对理想权重值及用户的共同评价度(co-rating level)进行建模,拟合二者的关系。该模型被应用于混合过滤的权重调整,以获得最优的加权方程。测试结果显示,结合数据时空属性的混合过滤方法的准确度和召回率,较单一的协同过滤或基于内容过滤方法有显著提高。 相似文献
9.
大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求. 相似文献
10.
很荣幸蛇口工业区能够获得专家推荐,申报全国低碳国土实验区,在深入学习《全国低碳国土实验区发展纲要》后,经研究决定.我公司愿意以“蛇口国际化低碳生活区模式”申报全国低碳国土实验区。 相似文献