顾及用户画像的多源遥感信息智能推荐方法EI北大核心CSCD

近年来,我国各类卫星井喷式发展,随之带来的海量卫星遥感数据保障服务的主动性不够、个性化不足等现实问题日益凸现,严重制约了卫星遥感的多领域智能应用。本文针对该问题,设计了一种顾及用户画像的遥感信息智能推荐方法。首先,构建融时间、空间、载荷、分辨率、产品级别5项核心元素的可扩展主题用户画像模型;然后,对模型中各元素权重、区间长度、分布特征值等进行具体表达,给出解算方法;最后,结合各元素权重及兴趣特征值,计算待分发数据与用户兴趣特征值的关联度,定量解算推荐度,实现遥感数据有序智能推荐。对国家减灾中心和北京市公安局禁毒总队两个用户近3 a实际需求订单的试验结果表明,该模型方法解算构建的各主题元素分布特征符合用户实际应用特点,推荐度较高,平均优于94%。研究成果为工程化实现天基遥感信息个性化服务及智能推荐提供了模型方法。