Building a model-based personalised recommendation approach for tourist attractions from geotagged social media data

When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.     

专题地图制图决策系统规则库的设计

在分析已有的专题地图制图决策支持系统的有关理论的基础上,总结相关制图知识,提出规则库设计的方法并设计部分规则实例,最后对规则库如何映射到关系数据库做了一些探讨,并建立了模型。     

激光雷达点云树木建模研究进展与展望

三维树木几何模型是数字城市与数字林业工程的重要组成部分.针对点云树木建模,深入分析了基于广义(泛在)激光雷达点云的树木模型重建方法,提出了聚类思想建模、图论方法建模、先验假设建模、拉普拉斯算子建模与轻量化表达建模5类建模体系,归纳总结了不同建模体系在树冠枝干的细节表达、建模算法性能、树木模型的多层次细节表达、建模体系综...     

New formulae for capacity energy-based assessment of liquefaction triggering

Abstract

Liquefaction of loose saturated soil deposits is a hazardous type of ground failure occurring under earthquake excitations. Therefore, an accurate estimation of liquefaction potential is extremely important in geotechnical engineering. In the current study, a new model is proposed which estimates the level of strain energy needed for liquefaction initiation. A compiled database containing cyclic tests gathered from previously published works was used to develop new models to predict liquefaction potential. M5′ algorithm was used to find the best correlation between parameters. It was shown that not only the derived formulas are acceptably accurate but also they feature a very simple structure in comparison with available formulas in the literature. The proposed equations are accurate, physically sound and uncomplicated. Furthermore, safety factors were given for different levels of risk, which can be useful for engineering practice. In addition, the influence of different predictors on the liquefaction potential was evaluated and also the significance of input variables was assessed via sensitivity analysis. Finally, a new model was introduced for preliminary estimation of liquefaction potential.     

辽东湾北部地区走滑构造特征与油气富集规律

辽东湾北部地区右行走滑构造特征较为典型,主要表现为:沿走滑断裂带发育雁行式伸展断裂;剖面上发育花状构造;走滑断裂沿走向呈“S”型或反“S”型波状弯曲;沿走滑断裂带断槽与断鼻构造相间分布。分析认为,渐新世晚期,辽东湾北部地区南北向拉张、东西向挤压的区域应力场控制了右行走滑构造的形成,断槽与断鼻构造相间分布是由于沿走滑断裂带局部应力场性质发生改变所致。右行走滑断裂的“S”型弯曲部位为增压弯部位,走滑断裂两侧断块在此汇聚,地层因应力集中而形成断鼻构造;右行走滑断裂的反“S”型弯曲部位为释拉张部位,走滑断裂两侧断块在此离散,地层因拉张而发生断陷形成断槽。受走滑构造所控制,油气沿走滑断层自断槽向断鼻方向运移、聚集而成藏。研究走滑构造发育特征,对于预测圈闭分布以和研究油气富集规律具有重要意义。     

青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究

山体效应不仅对气候产生重大影响,也对区域地理生态格局有深远影响,尤其是它对山地垂直带分布和结构类型等的影响已经为地理学家和地植物学家所认识。目前相关研究主要集中在山体效应定量化方面,缺少不同山地山体效应的对比研究,因此对山体效应的区域差异性了解不足。本文选择欧亚大陆上具有明显山体效应的两个山地青藏高原和阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线和DEM数据以及基于MODIS地表温度估算的青藏高原和阿尔卑斯山气温数据等,通过对比分析青藏高原与阿尔卑斯山相同海拔高度上的气温以及林线分布高度等来探讨两个山地的山体效应差异性。分析结果表明青藏高原的山体效应比阿尔卑斯山更为强烈,表现为：① 由于山体效应影响,在相同海拔高度上（4500 m）,青藏高原内部气温远高于阿尔卑斯山的气温,尤其是在最热月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高10~15℃,在最冷月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高5~10℃。② 由于山体效应影响,青藏高原内部林线也远高于阿尔卑斯山内部林线,约高2000~3000 m。本研究将为山体效应的影响因素分析奠定基础,同时对于揭示欧亚大陆山地生态系统格局具有一定的科学意义。     

台湾海峡表层沉积物中重矿物特征及其物质来源

台湾海峡重矿物平均分布0.95%,其分布由西岸向东岸递减;由北部经台湾浅滩朝粤东方向缓慢递减。碎屑矿物46种,以角闪石、绿帘石、磁铁矿、钛铁矿、褐铁矿和片状矿物为主,它们占重矿物含量的67%。据主要重矿物含量将海峡分成8个矿物组合区。碎屑矿物来自海峡两岸基岩,通过河流搬运入海,有部分片状矿物为海峡以北的物质随浙闽沿岸流进入海峡而沉积。其海绿石是台湾西岸、澎湖岛第三系或第四系含海绿石岩层剥蚀后搬运入海沉积而成的。台湾浅滩的残留沉积物为晚更新世低海面时期的河口滨海相沉积物。由于处在开放的海洋环境,至今没有接受现代沉积。残留沉积物中的磁铁矿、钛铁矿、锆石等重矿物相对富集,含量高于近源海域,有可能赋存浅海砂矿。     

刺参染色体制备的初步研究

为探索取材容易、结果稳定可靠的刺参染色体制备方法,分别以刺参(Apostichopus japortfcus)胚胎和成体为材料对刺参染色体制片方法进行了研究.结果表明,以原肠后期胚胎为材料采用常规的热滴片法,细胞有丝分裂指数最高,获得分裂相效果最好;以成体呼吸树、成体肠组织为材料时,也能获得中期分裂相染色体,但存在着细...     

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%。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。