基于语义的GP服务多层次发现算法

随着云技术的飞速发展,"一切资源皆服务"成为可能,"数字地球"的实现也不例外。观测技术的快速发展使数据资源变得很丰富,但数据利用率低是普遍存在的现象,如何完成空间数据信息的再加工是亟待解决的问题,在云时代,具有数据处理功能的服务是解决此问题的方法之一,如何描述、发现和集成数据处理服务,从云端服务池中发现最优的服务是其关键所在。为了提高服务的查全率和查准率,引入了本体的概念,服务的语义描述很大程度上提高了空间数据处理服务的应用范围,缓解了非专业用户和专业人员之间的沟通障碍。本文分析了相关领域服务匹配算法的优缺点,结合GP服务自身的特点,提出了本体的GP服务的多层次发现算法:通过包含关系和线索关系完成服务间隐含关系的挖掘,主要是父子关系和前驱后继关系的表述;扩展传统本体表达模型,增加包含和线索关系,为服务的查找做准备;服务的多层次查找,第一次筛选主要针对服务预处理中包含和线索关系的表达查找,第二次筛选利用神经网络的突触原理,结合传统的服务匹配算法,完成服务的准确查找。经试验证明,此方法大大地提高了服务的查准率和查全率,具有重要的实践意义。     

第二次全国土地调查成果的多比例尺缩编方法研究

第二次全国土地调查于2009年底基本完成,本文针对其成果比例尺单一、不能满足各类不同使用目的的用图要求的问题,提出二调成果的多比例尺缩编方法,并采用语义融合、多义线一体化综合、改进的2维Douglas-Peucker算法等相结合策略,高效准确地完成了缩编任务,对全国其他地方刚刚开展的同类型工作提供了一种较好的思路和借鉴。     

概念格在基础地理本体层次构建中的应用

本文通过研究基础地理信息中概念间的语义层次来改进现有分类标准。文中分析了基础地理信息中存在的三种概念间的层次关系(Hierarchy):a-kind-of、a-part-of和appertaining-to;重点介绍了使用概念格的思想获取a-kind-of(上下位)关系的方法,并通过推理得到了基础地理信息概念的语义体系,分析实验结果表明了概念格方法建立本体层次的有效性。     

关于遥感影像处理智能系统的若干问题

当前,研究开发遥感影像处理智能系统已经是一项紧迫的任务。讨论研究了这类系统的几个重要的问题。这一系统应以影像分割形成的像斑作为分析处理的对象,为此,需要采取多尺度分割方法。针对每一地物类别选择最佳尺度或尺度组合,而不是对所有地物类别采用统一的所谓最佳尺度。系统应以地域性地物分布为其特点构建知识库,而不是要求所谓的通用性。采用地物分布语义网的方式,在其节点上建立起与相应地物类型相关的数据、算法的联系,包括影像特征选择、算法选择,并在此基础上讨论了有关数据库、算法库、知识库的问题以及人机协同问题。     

基于隐含语义相关性分析的视频语义检索

提出了隐含语义相关性分析的处理方法,对描述视频内容结构的视频文档矩阵进行奇异值分解和变换,可得到表达可视特征与语义间隐含相关性的关系矩阵,用于视频检索。分析和实验表明,所提出的方法能保留视频内容结构中核心的语义元素,消除冗余的相关性干扰,还能够通过矩阵降维减少计算量,改善视频语义内容检索的效果。     

全息位置地图研究

位置信息服务是当代社会发展的一个重要方向,以位置为基础,将相关信息关联和分析,为潜在用户提供知识层次关于表达对象的全方位的信息,实现地理位置概念应用的飞跃。本文在地理位置与位置地图概念分析的基础上,进一步论述了语义位置、位置感知与位置计算的内涵,提出了全息位置地图的新概念,探讨了全息位置地图的主要研究内容和发展方向。     

顾及语义差异的基础地理信息客户数据库更新实施模型

客户数据库更新就是利用新版基础地理数据库中更新变化的要素信息,对客户数据库进行相应的级联更新,以使其具有良好现势性的过程。现有研究大多侧重于基础地理数据库更新信息的分发与提供,而没有充分考虑语义差异环境下如何高效实施客户数据库更新的具体问题。针对此,该文概括了基础地理数据库与其客户数据库之间潜在的各种语义差异;从实施效率、数据完备性、一致性、正确性等方面,分析描述了语义差异给更新实施过程带来的不利影响;最后依据语义映射和转换理论,提出了由语义匹配、变化提取、更新集成3种基本操作组成的更新实施模型,并阐述了3种基本操作的执行策略和关键环节。     

感官形容词词义演变分析

词作为语言的一个基本单位 ,其语义总是不断变化的。从通感的角度出发 ,探讨影响感官形容词词义转移的因素 ,针对文化差异导致了感官形容词词义转移的不一致现象 ,指出人类的生理学共性在英汉感官形容词词义转移上的相似之处 ,为跨文化交际过程中理解感官形容词的派生意义提供了思路。     

空间关系的研究进展

空间关系是GIS的重要理论问题之一,在GIS数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图理解等过程中起着重要作用。目前国际上对空间关系的研究主要集中在空间关系的语义问题、空间关系描述、空间关系表达、基于空间关系的查询分析等方面。本文主要讲述了这几个方面的研究进展和成果。     

基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。