【摘 要】
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随着地理信息领域对地观测手段不断丰富和存储设施技术蓬勃发展,地理信息观测成果规模每日剧增,对其管理已经远超人力所及。因此在地理信息大数据应用中,如何利用计算机技术从海量观测数据中剔除冗余发现用户感兴趣的数据具有重要的研究意义。传统推荐方法主要通过在海量数据中结合用户预置偏好和历史行为数据进行推荐,但其存在需要历史数据的冷启动问题,同时难以发现用户使用逻辑而导致推荐内容重复率高、智能化水平较低。知识
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随着地理信息领域对地观测手段不断丰富和存储设施技术蓬勃发展,地理信息观测成果规模每日剧增,对其管理已经远超人力所及。因此在地理信息大数据应用中,如何利用计算机技术从海量观测数据中剔除冗余发现用户感兴趣的数据具有重要的研究意义。传统推荐方法主要通过在海量数据中结合用户预置偏好和历史行为数据进行推荐,但其存在需要历史数据的冷启动问题,同时难以发现用户使用逻辑而导致推荐内容重复率高、智能化水平较低。知识图谱通过对知识抽象建模,用图结构表示概念、实体之间的关系,具备极强的知识表达和推理能力。因此本文基于地理信息观测成果知识图谱,围绕海量观测数据打造个性化、智能化的地理大数据推荐服务。具体的主要研究成果如下:（1）面向地理信息观测成果,提出了一种结合专家知识、深度学习、分布式互联网资源汇聚技术的知识图谱构建路线,该路线具备实体识别准确度高、人工成本低、可复制性强的优点,能够满足不同细分领域的知识图谱应用需求。（2）提出了一种面向地理观测成果的融合了领域知识图谱的推荐方案,该方案相比传统方法具备以下优点:一是无需人工指定推荐策略,自动化程度高;二是因为融合了领域知识图谱,推荐结果智能化水平高、可解释性强;三是推荐无需用户历史交互数据,解决了传统推荐算法的冷启动问题。（3）设计了一种基于微服务理念的地理信息观测成果推荐服务架构,通过使用分布式弹性计算对核心步骤进行加速,基于架构实现的原型系统相对传统地理信息单机大平台应用,系统具备部署灵活,并发支持好,服务稳定多种优点。本文研究表明,在专家知识的基础上,基于深度学习的知识提取技术能够实现领域知识图谱的低成本快速构建。结合该领域知识图谱的地理信息观测成果推荐服务不仅满足了用户个性化需求,还提高了推荐智能化水平。通过测试表明本文提出的基于微服务的推荐服务架构具备优秀的并发性、稳定性,具备一定的实用价值。
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