本文主要研究内容
作者范海林,梁明,李佳,段平,王姗姗,王彤（2019）在《顾及地理语境的旅游轨迹停留点语义标注》一文中研究指出：轨迹数据作为典型的时空大数据,具有较高的研究和应用价值。然而现有的轨迹数据挖掘主要聚焦于轨迹的空间特征,而较少关注轨迹数据语义的深度分析。本文面向智慧旅游服务的需求,重点探讨了旅游轨迹的轨迹停留点语义的自动标注问题。首先,针对POI短文本的特点,提出了基于《同义词词林》进行短文本语义扩展的方法对POI短文本进行特征扩展;同时,在顾及POI短文本的关键词集中、类别词分散等特征基础上,提出了改进TF-IDF的POI自动分类方法;其次,在POI分类的基础上,采用Native Bayes方法对轨迹停留点进行语义标注。结果表明,基于改进TF-IDF方法的POI自动分类可以达到约83%的精度,能够较好地实现POI的分类;而在POI自动分类基础上,基于Native Bayes的轨迹语义标注可以达到74%的精度,较好地实现了旅游轨迹停留点自动语义标注的目标。
Abstract
gui ji shu ju zuo wei dian xing de shi kong da shu ju ,ju you jiao gao de yan jiu he ying yong jia zhi 。ran er xian you de gui ji shu ju wa jue zhu yao ju jiao yu gui ji de kong jian te zheng ,er jiao shao guan zhu gui ji shu ju yu yi de shen du fen xi 。ben wen mian xiang zhi hui lv you fu wu de xu qiu ,chong dian tan tao le lv you gui ji de gui ji ting liu dian yu yi de zi dong biao zhu wen ti 。shou xian ,zhen dui POIduan wen ben de te dian ,di chu le ji yu 《tong yi ci ci lin 》jin hang duan wen ben yu yi kuo zhan de fang fa dui POIduan wen ben jin hang te zheng kuo zhan ;tong shi ,zai gu ji POIduan wen ben de guan jian ci ji zhong 、lei bie ci fen san deng te zheng ji chu shang ,di chu le gai jin TF-IDFde POIzi dong fen lei fang fa ;ji ci ,zai POIfen lei de ji chu shang ,cai yong Native Bayesfang fa dui gui ji ting liu dian jin hang yu yi biao zhu 。jie guo biao ming ,ji yu gai jin TF-IDFfang fa de POIzi dong fen lei ke yi da dao yao 83%de jing du ,neng gou jiao hao de shi xian POIde fen lei ;er zai POIzi dong fen lei ji chu shang ,ji yu Native Bayesde gui ji yu yi biao zhu ke yi da dao 74%de jing du ,jiao hao de shi xian le lv you gui ji ting liu dian zi dong yu yi biao zhu de mu biao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自测绘通报的范海林,梁明,李佳,段平,王姗姗,王彤，发表于刊物测绘通报2019年06期论文，是一篇关于语义标注论文,旅游轨迹论文,停留点论文,分类论文,特征扩展论文,测绘通报2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自测绘通报2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。