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基于用户兴趣点数据与Landsat遥感影像的城市热场空间格局研究

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生态学报 2017年第16期37卷 5305-5312页

作者：韩善锐韦胜周文张明娟陶婷婷邱廉刘茂松徐驰南京大学生命科学学院南京210023 江苏省城市规划设计研究院南京210036 南京农业大学园艺学院南京210095

地图用户兴趣点(POI)数据能够反映微观尺度上城市系统中的人类活动。利用2015年夏季Landsat 8遥感影像提取了南京市地表温度和主要土地覆盖类型,利用空间与非空间多元回归模型在2、5、10 km 3个尺度上研究了地表温度与同期POI密度及植... 详细信息

地图用户兴趣点(POI)数据能够反映微观尺度上城市系统中的人类活动。利用2015年夏季Landsat 8遥感影像提取了南京市地表温度和主要土地覆盖类型,利用空间与非空间多元回归模型在2、5、10 km 3个尺度上研究了地表温度与同期POI密度及植被和水体盖度的相关性,并利用方差分解技术定量区分人类活动因子(POI密度)及生态基础设施(植被和水体盖度)对城市热场的相对重要性。结果表明,在3个观测尺度上,POI密度与地表温度均存在极显著的正相关(P点可以综合反映城市中人类活动的热源强度,在城市热场空间格局研究中是一种可与遥感数据互补的有用数据源。

关键词：城市热岛地表温度用户兴趣点空间分析方差分解

基于城市大数据的热场格局形成机制及主导因素的多尺度研究

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应用生态学报 2018年第9期29卷 2861-2868页

作者：栾夏丽韦胜韩善锐李小婷杨文宇刘茂松徐驰南京大学生命科学学院南京210023 江苏省城市规划设计研究院南京210036 南京大学建筑与城市规划学院南京210093 华东勘测设计研究院杭州310014

城市景观的组成与结构及人类活动强度是城市热场格局形成的重要影响因素,但不同要素在城市热场形成机制中的相对重要性尚不清楚.本研究以江苏省宜兴市为例,综合运用遥感解译、外业测绘和编程技术获取城市地表温度、生态基础设施(植被、... 详细信息

城市景观的组成与结构及人类活动强度是城市热场格局形成的重要影响因素,但不同要素在城市热场形成机制中的相对重要性尚不清楚.本研究以江苏省宜兴市为例,综合运用遥感解译、外业测绘和编程技术获取城市地表温度、生态基础设施(植被、水体盖度)、建筑容积和百度用户兴趣点(POI)数据,运用Pearson相关分析、回归分析和相对权重分析的方法定量研究了500、1000和2000 m:尺度上生态基础设施、建筑容积和POI密度与地表温度的关联关系及相对重要性.结果表明生态基础设施具有显著的降温效应,建筑容积和POI密度与地表温度呈显著正相关关系.在城市热场的影响因子中,生态基础设施的相对权重在各尺度均最高(24.3%～43.8%),其次为建筑容积(20.7%～22.6%)和POI密度(13.7%～21.7%).本研究有助于定量理解城市热场形成的多种驱动因子的相对贡献,并可为制定缓解热岛效应的措施提供重要参考.

关键词：地表温度建筑容积用户兴趣点空间分析相对重要性

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基于POI的多尺度西安市热岛效应分析

兰州大学学报（自然科学版） 2019年第3期55卷 305-310页

作者：杜航张艳芳陕西师范大学地理科学与旅游学院

以西安市为研究区,利用2016年Landsat 8遥感影像数据反演西安市地表温度,通过多元线性回归分析分别在0.5、1.0、1.5、2.0 km尺度上对同时期地表温度与用户兴趣点(POI)密度、水体盖度以及植被盖度进行相关分析,通过逐步回归法定量分析人... 详细信息

以西安市为研究区,利用2016年Landsat 8遥感影像数据反演西安市地表温度,通过多元线性回归分析分别在0.5、1.0、1.5、2.0 km尺度上对同时期地表温度与用户兴趣点(POI)密度、水体盖度以及植被盖度进行相关分析,通过逐步回归法定量分析人类活动因子模型与生态基础设施模型对地表温度的解释程度.结果表明,在4个空间尺度上POI密度、植被盖度与地表温度存在极显著的相关关系;相同空间尺度下,生态基础设施模型解释率高于POI模型;两模型的交叉解释率随空间尺度增大逐渐高于二者独立解释率之和;加入POI因子后,全模型对西安市地表温度的解释率较生态基础设施模型显著提高.

关键词：热岛效应用户兴趣点多元回归分析人类活动

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基于网页概率潜在语义信息的用户兴趣聚类

计算机工程与科学 2014年第4期36卷 765-771页

作者：钱雪忠吴志媛江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将"网页-词"矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出"自动相似度阈值选择"方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结合的凝聚式层次k中心点... 详细信息

为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将"网页-词"矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出"自动相似度阈值选择"方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结合的凝聚式层次k中心点HAK-medoids算法,实现用户兴趣点聚类。实验结果表明,与传统的基于划分的算法相比,HAK-medoids算法聚类效果更好。同时,提出的用户兴趣点聚类技术在个性化服务领域可提高个性化推荐和搜索的效率。

关键词：概率潜在语义分析自动相似度阈值选择用户兴趣点凝聚式层次k中心点个性化服务

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考虑负面评价的个性化推荐算法研究

运筹与管理 2012年第6期21卷 17-22页

作者：苏莹刘建国郭强田大钢上海理工大学复杂系统科学研究中心上海200093

利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐... 详细信息

利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐列表。Movielens数据上的实验结果显示,当采用90%数据作为训练集时,推荐列表的排序打分可以达到已知算法的最大值0.077,推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性和推荐新信息的能力相对不考虑负面信息的算法分别提高了16.08%和28.83%。同时,算法可以识别出根据喜好信息构建的推荐列表中19.15%的产品是用户不喜欢的。新算法结构不仅是目前已知的准确度和多样性都最高的算法,而且可以极大地降低系统的计算复杂度,节约存储空间。该工作开辟了利用用户负面评价提高推荐效果的新思路。

关键词：推荐算法用户兴趣点物质扩散二部分网络

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基于网络结构的信息推荐算法的研究

基于网络结构的信息推荐算法的研究

作者：何磊南昌航空大学

学位级别：硕士

随着网络和计算机技术的迅猛发展和广泛普及，信息量变得巨大而复杂，人们很难从中快捷高效地筛选出自己所需的产品和信息。个性化推荐系统由此应运而生，通过收集用户的基本信息，建立数据分析模型，预测用户的潜在的需求，从而为用户... 详细信息

随着网络和计算机技术的迅猛发展和广泛普及，信息量变得巨大而复杂，人们很难从中快捷高效地筛选出自己所需的产品和信息。个性化推荐系统由此应运而生，通过收集用户的基本信息，建立数据分析模型，预测用户的潜在的需求，从而为用户推荐其感兴趣的且适合的个性化产品。个性化推荐系统还能够帮助商家分析用户的兴趣点，吸引客户，提高销售额。个性化推荐系统主要由输入模块、推荐算法模块和输出模块组成，其中，推荐算法模块是推荐系统的核心部分，如何高效地分析数据并对目标用户进行推荐成为整个推荐系统的重中之重。本文借鉴了协同过滤推荐算法中用户相似性的计算方法，得出产品间的相似性，并将其引入到基于热传导与物质扩散的混合推荐算法，提出改进的混合推荐算法。利用MovieLens电影数据集对算法进行测试，发现系统推荐给目标用户的产品的准确性、流行性和多样性都大幅提高。此外，本文对数据集进行了统计分析，发现大部分用户的兴趣点与产品的流行性之间存在着较大差异，因而在物质扩散算法中引入用户兴趣点的影响，为和用户兴趣点接近的产品赋予更大的权重。数据测试结果表明，基于用户兴趣点的推荐算法与物质扩散算法相比，在推荐的准确性、流行性和多样性方面均取得了更好的效果。

关键词：个性化推荐网络结构协同过滤混合推荐用户兴趣点