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基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理
作者姓名:陈科  谢明霞  郭建忠
作者单位:信息工程大学地理空间信息学院;长江空间信息技术工程有限公司
摘    要:针对现有的大量地理信息服务存在质量要素数据缺失,且直接影响了地理信息服务质量评价的有效性问题,提出了一种基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法。借鉴PageRank算法思想,结合两者之间的相似之处,在计算质量要素缺失数据时,同时考虑要素数据缺失的服务质量以及与其相似的服务的数量和质量,从而提高质量数据的完整度和准确度,便于后续地理信息服务质量的评价。选取德国人工智能研究中心发布的基于OWL-S的地理信息服务语义匹配测试集OWLS-TC4中有关地理信息领域的服务作为测试用例,通过与平均值填充法在数据缺失处理偏差值和准确率的对比分析实验,进一步验证了本文提出的基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法的有效性。

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