移動智能終端技術(shù)的普及使得用戶畫像構(gòu)建更精細(xì),用戶行為偏好挖掘更準(zhǔn)確。地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)的語義轉(zhuǎn)化不僅有助于增強(qiáng)普通用戶對潛在信息的理解,而且可深化用戶行為偏好挖掘的研究。文章利用反地理編碼技術(shù),獲取初始地理語義信息并抽取地理實體;構(gòu)建地理空間本體,明確表達(dá)不同地名實體之間的語義關(guān)系,以形成地理空間信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫;并借助該關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫對用戶行為坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行語義轉(zhuǎn)化。將用戶行為數(shù)據(jù)語義化的過程中不僅轉(zhuǎn)化地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)所內(nèi)含的用戶行為習(xí)慣,同時保留地理信息所獨有的空間關(guān)系,使得用戶在認(rèn)知范圍內(nèi)更好地理解坐標(biāo)數(shù)據(jù)所隱含的語義內(nèi)容。 

【文章來源】：圖書館論壇. 2020,40(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)語義轉(zhuǎn)化模型

地理坐標(biāo)語義本體是地理本體的一種特殊形式，由概念或類、地理關(guān)系、函數(shù)、公理和實例構(gòu)成，本文稱之為地理空間本體。本模型是將地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)反地理編碼后的初始語義地理信息以及識別的地理實體進(jìn)行本體元素抽取、提煉、構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系，其中相關(guān)元素的含義如表2所示。3 實證分析

本研究旨在探索地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)語義轉(zhuǎn)化過程中地理信息語義的充分表達(dá)，以發(fā)現(xiàn)用戶行為意圖和偏好。實驗數(shù)據(jù)是通過開源情境數(shù)據(jù)采集軟件AWARE，采集某高校20位志愿者于2016年10月15-30日的行為記錄。將20位用戶移動智能手機(jī)中l(wèi)ocations.db數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出，初步數(shù)據(jù)整理，共抽取13余萬條連續(xù)的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)。Location數(shù)據(jù)庫樹形結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中包括android＿metadata、locations、sqlite＿sequence數(shù)據(jù)庫表，locations表中記錄了時間戳(timestamp)、用戶ID(device＿id)、經(jīng)度(double＿latitude)、緯度(double＿longitude)以及地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)來源方式(network/gps)。具體數(shù)據(jù)格式如表3所示。地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理是地理空間本體構(gòu)建的前奏，即將地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行反地理編碼獲取初始的地理語義信息，然后識別抽取地名實體名稱。依據(jù)本文2.1節(jié)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理程序，對20位用戶的地理坐標(biāo)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取包含用戶編碼(user＿id)、經(jīng)度(double＿latitude)、緯度(double＿longitude)、語義地址(address)、地理實體名稱(geo-entity)的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)-實體名稱映射表，如表4所示(以359**998用戶為例)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3374196