空间信息服务个性化推荐模型和技术研究_答辩ppt课件

1、n 选题依据 n 研究内容、研究目标n 研究方案 n 研究进度计划和条件保障 目录空间信息服务个性化推荐空间信息服务个性化推荐模型与算法研究模型与算法研究 姓姓 名：名： 李方林李方林专专 业：业： 地图学与地理信息系统地图学与地理信息系统研究方向：空间信息网络共享与服务技术研究方向：空间信息网络共享与服务技术导师姓名：邬群勇副研究员导师姓名：邬群勇副研究员目录空间信息个性化服务模型空间信息个性化服务模型个性化推荐用户模型构建个性化推荐用户模型构建个性化推荐算法研究个性化推荐算法研究网络地图服务推荐原型系统的实现网络地图服务推荐原型系统的实现研究概述研究概述12534Yahoo、微软、微软、5

2、1ditu等纷纷推等纷纷推出了出了“我的地图我的地图”、“地图标注地图标注等个性化功能等个性化功能Google推出推出My Map地图服务，地图服务，允许用户创建个性化地图标签允许用户创建个性化地图标签2019.04-美国随后至今空间服务从本质上看，这些空间个性化手段只是用户个性化参数的采集手段，并没有发展到个性化服务推荐阶段兴趣采集兴趣采集服务匹配服务匹配 POI空间服务如何应用如何应用.1 研究概述 研究概述空间数据共享是伴随地理信息系统发展的热点问题，也是空间信息科学的重点。1u空间数据共享模式数据复制模式信息服务模式通过对个性化推荐的三个重要过程进行研究，探讨空间信息领域个性化推荐的问

3、题。面向空间信息服务个性化推荐的服务模型研究空间信息服务用户信息采集、处理及其建模与表达研究基于不同信息，提出不同的个性化推荐算法 研究概述1u研究内容用户模型研究推荐算法研究空间服务模型研究 研究概述1u技术路线空间信息服务研究 空间信息个性化服务模型2u研究思路研讨研讨目的目的空间信息服务空间信息服务模型分析模型分析动名词二元组动名词二元组空间信息服务空间信息服务与用户之间与用户之间的相关关系的相关关系原子服务原子服务空间信空间信息服务息服务相关相关关系关系空间信息服务中空间信息服务中的两个对象的两个对象拆分处理拆分处理映射映射用户用户抽象表达抽象表达空间信息服务研究 空间信息服务组织模型

4、2.1u基于动态服务组合的模型空间信息服务研究 空间信息个性化服务组织模型2.2u空间信息个性化服务三层组织模型Sa=User=+空间三层模型 个性化推荐空间信息服务研究 空间信息个性化服务组织模型2.2u源服务到原子服务的映射 源服务拆分为原子服务的必要性 源服务拆分为原子服务的意义 源服务拆分为原子服务的过程 源服务拆分为原子服务表现形式 如： (1) (2)空间信息服务研究 空间信息个性化服务组织模型2.2u用户动作二元组的表达 用户的兴趣偏好表达 对其操作行为的记录过程 用户模型的构成 空间信息服务研究 空间信息服务个性化推荐过程模拟2.3u模型在个性化推荐中的应用 用户的操作的采集

5、用户二元组的抽象 二元组与原子服务的语义匹配相似度计算 源服务的推荐 空间信息服务研究 空间信息服务个性化推荐过程模拟2.3u仿真实验空间信息服务研究 本章小结2.4本章对个性化中的空间信息服务模型以及建模的相关技术进行了研究空间信息服务组织架构的研究空间信息源服务的拆分空间信息原子服务的组织以及表现形式源服务到原子服务的映射原子服务与用户行为二元组的映射个性化模型在空间信息服务个性化推荐中的必要性研究内容通过用户使用服务的情况，推测用户兴趣点，并建立模型用户信息采集及模型建立用户信息采集及模型建立空间信息服务研究 个性化推荐用户模型构建3u研究思路研讨研讨目的目的空间信息用户空间信息用户分析

6、分析空间信息服务的空间信息服务的用户模型构建用户模型构建3.1信息采信息采集方式集方式3.4用户信息用户信息数据库数据库3.2信息采信息采集实现集实现3.4分析与分析与建模建模3.3清洗和清洗和处理处理空间信息服务研究 用户信息的采集策略3.1用户信息类型用户信息类型信息内容信息内容说明说明注册信息账号、密码、性别、职业、所用地图图层种类以及其他信息用户通过注册页面，显式采集位置信息地图上的相关地物(属性包括地物名称、所属图层、空间位置坐标等)用户在页面上的索引关键词的输入采集行为信息放大、缩小、平移等基本操作和索引最短路径以及周围商家信息高级行为的属性，操作发生的地理点，线和区域，操作所持续

7、的时间等记录用户在地图上所做的操作u互联网用户采集方式u空间个性化推荐用户信息类型空间信息服务研究 用户信息的采集实现3.2u基于Servlet技术的u注册及位置信息采集u基于JS与Servlet技术的u索引位置信息采集方法空间信息服务研究 用户信息的采集实现3.2u基于Ajax技术的用户行为信息采集方法空间信息服务研究 用户信息清洗与处理3.3u用户信息清洗与处理策略 网站上记录用户一些行为数据，通常由cookie文件进行记录，倘若用户清除或禁用cookie，造成了统计得到的数据不完整，则要丢弃该数据。空间信息服务研究 用户信息清洗与处理3.3u用户信息内容细化空间信息服务研究 用户信息清洗

8、与处理3.3u针对用户不同类型数据的处理策略数据内容数据内容处理方式处理方式存储类型存储类型表现形式表现形式用户登录IP采用IP2City技术转化为用户所在地以IP所在位置的地理坐标形式存储IP(59. 56. 172. 252) 对应着福建省福州市(东经:119. 28， 北纬:26. 08)使用服务情况所有用户使用某服务的次数/所有用户使用所有服务的总次数百分比存储使用ESRI_StreetMap_World_2D占所有使用服务的百分比：26. 6%账号信息账号、密码分别抽取并存储以代表账号、密码的两个字段分别存储如输入账号、密码为：“love”：10086注册信息计算某个用户特征占人群该

9、特征的百分比并且记录该特征百分比和以关键词存储如登录名“love”的用户：Id:4；Sex:female；Vocation:official；Application: Hospital，Hotel，Bank及其所占百分比Sex:41. 7%;Vocation:12. 7%查询行为记录查询位置名称、位置以及查询次数以三元组进行表示如登录名“love”的用户： 2次，查询过价格为236. 321的：百合国老堂大药房福飞分店，(119. 292，26. 1136)浏览行为通过记录系统具体模块的使用日志抽象出行为类型、行为对象、发生时间以及持续时间以动名词组进行表示如登录名“love”的用户：2019

10、-2-25+空间信息服务研究 用户信息清洗与处理3.3uIP2City技术处理用户数据流程u通过固化功能模块，处理用户各类的行为信息。空间信息服务研究 用户信息分析与建模3.4u用户分析大致可以分为三类：面向程序的开发人员：指对服务进行增值服务开发的用户。这类用户更关注于服务质量(QoS)，即包含服务响应时间、价钱、稳定度、可用性等参数；面向空间数据的用户：指通过GIS相关的软件产品使用空间信息服务所提供数据的用户。这类用户关注于服务所含有的空间实体的属性(如位置信息、几何性质、拓扑关系等)；空间信息服务的终极用户：指只使用空间信息服务，而不对服务进行二次处理的用户，也即普通大众。这类用户可以

11、通过查询空间信息服务解决方案得到最新的空间信息报告、地图和感兴趣的应用程序。空间信息服务研究 用户信息分析与建模3.4u用户建模空间位置Location(纬度、经度表示)：包括用户当前所在的位置，感兴趣位置等；客户端信息cookie：即客户端登陆ID、登陆状态等。时间特征Time：指用户登录时间及其动作发生的时间，历史的、当前的或将来的某个时间涉及空间信息的推演）；空间服务的特性DomainFeature：空间服务的比例尺、投影特征等；空间服务的质量QoS：包括服务价格，服务节点响应时间，服务器端的最大负载量等；用户特征User_BaseInfo：年龄、性别、从事工作、使用服务的目的等；用户行

12、为：用户在使用服务过程中所作出的行为。用户完整模型(适合于以上三类用户建模)如下：User_Info=(Location，cookie，Time，DomainFeature，QoS，User_BaseInfo，)空间信息服务研究 用户模型数据库3.5u用户基本信息记录表u用户索引位置信息表u用户模型存储表设计图研究内容面对不同的用户数据采取不同的个性化推荐方法个性化推荐技术个性化推荐技术空间信息服务研究 空间信息服务个性化推荐算法4u根据推荐对象的不同，空间信息个性化推荐可分为：u位置的个性化推荐，主要表现为提供位置临近以及属性相近的信息服务，是用户感兴趣地区与推荐位置作用的结果，并且也是用户

13、偏好与位置场所中的属性特征耦合作用的结果。u空间信息服务本身推荐，这里的WebService指的是空间网络服务，包括WMS、WFS、WCS等服务。空间信息服务研究 面向用户历史库的个性化推荐算法4.3编号编号用户信息用户信息使用服务情况使用服务情况索引信息索引信息1(female，technicist，Emergency，Acommendation，Dining，)(NatGeo_World，1)( ESRI_ 2D，17)(协和药店，1)2 (male，student，Emergency，shopping，)(SanFrancisco，3)(延春永寿堂医药商店，3)3 (male，Gener

14、al，Emergency，)(ESRI _2D，169)(健民药店，11)(延春永寿堂医药商店，25)4(female，official，Acommendation，Dining，)(NatGeo_World，88)( ESRI_2D，678)(SanFrancisco，34) (北大医药商店，1)(协和药店，5)( 百合国老堂大药房福飞分店，2)( 永辉医药连锁商贸城店，6)空间信息服务研究 面向用户历史库的推荐建模4.3.2u对面向某个用户的历史行为进行分析u(1). 用户的单次行为是不确定的；u(2). 用户单次行为对下次的行为并无直接影响；u(3). 综合所有用户的历史记录来看，用户群

15、的历史行为对某个用户的单次行为存在着某种联系；u(4). 单个的因素影响着用户的行为，如药店的价格对用户选择药店是有影响的，同样地理地图服务对用户选择药店也存在着相似的影响，例如某个地图服务分辨率不高，则会导致页面的显示程度不够，就会使用户错过很多药店，而对于开车的用户显然不需要高分辨率的地图服务，但基于用户行为是在复杂的因素集体作用下发生的，显然单个因素对用户整体行为的影响很微小。且由于多个因素影响着用户的行为，这种影响变得更加弱化，即在多因素影响的事件中，单个因素对结果的影响与因素的个数而呈现反相关u(5). 通过对用户历史行为的记录，能够明确找出影响其行为的因素，并且查明各影响因素之间的

16、关系：如相关性或无相关性；u(6). 通过结果对因素的后验概率能够计算出在已知因素发生的条件下，结果发生的先验概率大小；u(7). 所有用户的历史行为以及所有用户的特征信息、某个用户的特征信息属于先验知识，其中各种因素的统计概率为后验概率，即在结果已经发生的条件下，导致结果发生的原因的概率；u(8). 对某个用户的单次行为概率的求解过程中，所有用户的统计概率又被看做是先验概率，即在用户尚未作出该行为之前，各种参数的统计概率。u通过以上分析，得出空间信息个性化推荐方法可转化为：通过对所有用户历史兴趣以及行为的分析、统计，判断用户下次发生某种行为的概率问题，且以概率为依据，使得推荐变得更加科学。

17、面向用户历史库的推荐建模4.3.2u推荐算法流程建模空间信息服务研究 面向用户历史库的推荐验证4.3.3u用户特征总体概率分布表 u各参数的先验概率分布图空间信息服务研究 面向用户历史库的推荐验证4.3.3u推荐候选结果的概率分布空间信息服务研究 基于用户地图操作行为的个性化推荐4.4u基于用户地图操作行为的推荐算法流程空间信息服务研究 基于用户地图操作行为的推荐应用4.4.3u服务数据空间信息服务研究 基于用户地图操作行为的推荐应用4.4.3u相似度计算空间信息服务研究 基于用户地图操作行为的推荐应用4.4.3u实验结果空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u体系架构空间信息服务

18、研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u功能设计空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u系统展示空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u用户采集结果展示空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u统计结果空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u面向用户历史库的位置信息推荐空间信息服务研究 网络地图服务个性化推荐原型系统5u基于用户地图操作行为的空间信息WebService推荐编号编号原子服务原子服务原子服务描述原子服务描述相似度相似度( )1FindSearches the attributes of one or more layers in a

19、data frame， in a map service for a given search string. 10.5062QueryGets the features/objects that satisfy the query c.0.34890.13updateUpdates features/objects in the Service.0.35520.14294ExecuteExecute a synchronous geoprocessing tool.0.48480.25ComputeCalculate the distance between two points in a

20、map (data frame).0.5061空间信息服务研究 总结与展望6u总结(1). 论文综述了用户模型、空间信息服务以及个性化推荐系统的研究现状，分析了当前空间信息服务领域存在的弊端及个性化服务应用的局限。在此基础上提出本文的研究目标，即空间信息服务个性化推荐模型与算法研究。(2). 对空间信息服务个性化推荐模型进行了研究。主要是对空间信息服务的内部机理进行了详细的分析，提出了面向用户的个性化服务三层模型的思想。在个性化服务模型中存在三个层次，即源服务层、原子服务层以及用户动名词二元组，在此基础上存在了两个双向映射的关系，即源服务与原子服务的映射以及原子服务与用户动名词二元组的映射，通过原子服务，有效的沟通了用户与源服务之间的关系。(3). 对空间信息服务用户模型进行了研究。概括其用户建模的主要过程：用户信息采集、用户数据清洗、用户数据统计分析、用户信息建模与表述，并分别予以阐述。对用户信息的三种类型即用户注册信息、用户索引位置信息以及用户行为信息，提出了针对性的三个采集方式，并在此基础上对采集方法以及相关技