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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
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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
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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
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