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空间信息服务云支撑下的移动终端个性化信息汇聚技术研究

作　者: 郑新建
导　师: 杨文晖; 苗放
学　校: 成都理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 空间信息服务云个性化信息汇聚移动终端地理信息浏览器
分类号: P208
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 135次
引　用: 2次
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内容摘要

随着G/S模式理论思想的发展及其在专业化、行业化地理信息系统中的逐步应用，使得这一空间信息领域创新性的理论思想逐渐走向成熟。近年来，这一创新性理论结合空间信息领域的特点和云计算思想，形成了最新的理论思想结晶——空间信息服务云。在空间信息服务云中，一方面云端数据具有海量、异构、多维、多尺度等特性，另一方面空间信息服务云的用户数量较大，用户终端及需求呈现出多样性、复杂性等特点。因此，空间信息服务云中如何在用户终端实现按需的个性化信息汇聚是一个需要深入研究的重要问题。本论文在总结概述当前信息服务中个性化信息推荐技术的基础上，结合空间信息服务云在架构、数据以及服务提供方式等方面的特点，对空间信息服务云中按需的个性化信息汇聚模式做探索性研究。以Android平台下开源World Wind为基础架构，研究移动智能终端地理信息浏览器的构建框架，以及在此基础上的空间信息服务云支撑的用户个性化信息汇聚模型的应用。基于论文中所做的研究工作，本论文取得的主要研究成果有：（1）丰富和完善了空间信息服务云的理论思想。在对基于G/S模式的空间信息服务云的概念及应用分析研究的基础上，结合空间信息服务云的大众化、行业化应用需求，对空间信息服务云中“信息汇聚，服务聚合”的概念进行了补充和完善，明确了在客户端地理信息浏览器的信息汇聚应为具有针对性的、符合用户需求或偏好的个性化信息汇聚，对空间信息服务云的信息服务机制提供给了理论指导和实践依据。（2）建立了一种空间信息服务云下用户个性化信息汇聚机制。在对目前应用较为广泛的个性化信息推荐技术深入研究的基础上，结合空间信息服务云的一体化海量数据交换体系架构思想及XXML、HGML数据资源交换标识规范，初步建立了空间信息服务云中个性化的信息汇聚机制，在信息服务提供方式方面给予空间信息服务云的应用理论指导。（3）建立了一种空间信息服务云下移动智能终端地理信息浏览器开发的基础架构。在对当前移动智能终端GIS应用的研究基础之上，结合空间信息服务云中云端与客户端的数据存储、组织、交换规范及开源软件产品的开放思想，明确了基于Android系统的地理信息浏览器的开发基础平台，并依据G/S模式的理论思想，初步建立了空间信息服务云下移动智能终端地理信息浏览器的基础技术架构。在本论文所做的工作及取得成果基础上，总结论文的主要研究创新点有以下两个方面：（1）提出了一种空间信息服务云下用户个性化信息汇聚模型。在分析研究个性化信息推荐技术的基础上，结合空间信息服务云的架构设计、数据结构、服务提供及行业应用等方面的特征，设计了一种个性化信息汇聚模型，并依据此模型开发实现了移动智能终端地理信息浏览器个性化信息汇聚模块，实现了用户访问空间信息服务云中资源时的个性化信息汇聚。（2）提出了一种空间信息服务云下基于移动智能终端的地理信息浏览器的开发架构。在深入研究移动智能终端开源操作系统及开源GIS应用的基础上，从空间信息服务云的大众化、行业化应用需求出发，提出了一种空间信息服务云下基于移动智能终端地理信息浏览器的技术架构，并根据此架构初步实现了地理信息浏览器的开发和运行，为持续的功能开发奠定了基础。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-17
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 国内外研究现状分析  11-12
  1.3 研究内容和技术路线  12-14
    1.3.1 研究内容  12-13
    1.3.2 技术路线  13-14
  1.4 创新点与取得的主要成果  14-15
    1.4.1 论文创新点  14
    1.4.2 取得主要成果  14-15
  1.5 论文章节安排  15-17
第2章空间信息服务云中信息的特点与汇聚需求  17-22
  2.1 G/S 模式简介  17-18
    2.1.1 G/S 模式概念  17
    2.1.2 G/S 模式特点  17-18
  2.2 空间信息服务云简介  18-20
  2.3 空间信息服务云中数据特点  20
  2.4 空间信息服务云中信息汇聚需求  20-22
第3章信息推荐系统及相关技术综述  22-29
  3.1 信息推荐系统  22-23
  3.2 用户建模技术  23-25
    3.2.1 用户偏好数据收集  23-24
    3.2.2 用户信息模型表示  24-25
  3.3 推荐算法  25-27
    3.3.1 协同过滤推荐算法  25-26
    3.3.2 基于内容的推荐算法  26-27
    3.3.3 基于网络结构的推荐算法  27
    3.3.4 混合推荐算法  27
  3.4 个性化信息推荐系统的发展趋势  27-29
第4章空间信息服务云中个性化信息汇聚模型  29-42
  4.1 用户信息收集模块  30-35
    4.1.1 终端用户标签集  30-31
    4.1.2 云端资源标签集  31-33
    4.1.3 终端实时位置信息  33-34
    4.1.4 用户云端日志信息  34-35
  4.2 用户兴趣模型分析模块  35-39
    4.2.1 用户标签网络模型  36-38
    4.2.2 用户兴趣视图模型  38-39
  4.3 推荐算法模块  39-42
第5章信息汇聚模型在地理信息浏览器中的实现  42-57
  5.1 移动终端地理信息浏览器的关键技术  42-45
    5.1.1 开源操作系统  42-43
    5.1.2 开源 GIS 系统  43
    5.1.3 个性化信息汇聚  43-45
  5.2 移动智能终端地理信息浏览器的构建  45-53
    5.2.1 地理信息浏览器构建框架  45-48
    5.2.2 地理信息浏览器开发平台  48
    5.2.3 地理信息浏览器部分功能展示  48-53
  5.3 地理信息浏览器个性化信息汇聚实验  53-57
    5.3.1 实验内容设计  53-56
    5.3.2 实验效果展示  56-57
结论  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-62
攻读学位期间取得学术成果  62

空间信息服务云支撑下的移动终端个性化信息汇聚技术研究

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