面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法技術
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于遙感信息領域，涉及遙感信息的處理分發方法，特別是一種面向遙感 信息智能分發的用戶模型建模方法。
技術介紹
遙感信息分發是遙感信息得以充分利用的一個必要環節。傳統的分發方法都是由 用戶提供查詢條件，通過查詢與下載的方式，完成空間信息的分發過程。這種模式存在兩點 不足：1)對于不同興趣的用戶，只要提供的查詢條件相同，系統都返回相同的結果，不能反 映不同空間信息用戶的個性化的需求；2)對于用戶的興趣和需求，不能被系統理解，也就 不能提供主動的分發服務。隨著遙感信息應用領域的不斷拓展，這種傳統的分發模式越來 越不能滿足人們的需求。人們越來越期望遙感信息的智能分發服務，遙感信息智能分發的 智能體現在個性化和主動分發兩個方面，個性化意味著可以針對不同的用戶分發不同的 遙感信息，主動分發指系統能夠按一定的機制在適當的時機自主地將用戶需求的相關信息 提供給用戶。 遙感信息用戶模型是遙感信息智能分發的基礎和依據之一，用戶模型并不是對 用戶個體的一般性的描述，而是能充分表達用戶興趣偏好信息的可計算性描述，是一種具 有面向算法、具有特定數據結構、形式化的可計算模型。 目前，淘寶、亞馬遜等購物網站均具有個性化推薦的功能，這些網站在用戶登錄 后，會根據以往的購物和瀏覽記錄為用戶建立用戶模型，以便提供相應的產品推薦列表。這 類用戶模型雖然在電子商務領域產生了良好效果，但是由于空間信息的特殊性和復雜性， 需要考慮到地理位置、空間關系及遙感信息的多源、多時相與多分辨率等特性，因此電子商 務領域的用戶模型并不能很好的應用于遙感信息的表達與...
【技術保護點】
面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法，基于用戶檢索歷史樣本數據和瀏覽行為統計數據，包括對元數據的建模，及對每一元數據項對應的目標權重向量建模，及對效用度進行計算并排序的步驟，其特征在于，還包括對用戶興趣度的建模，所述用戶興趣度的建模基于對用戶操作行為的分析統計；所述對效用度進行計算的方法為：其中Zi為用戶興趣度，Wi為目標權重向量，下標i表示不同的元數據項，j表示不同的備選方案。
【技術特征摘要】
1. 面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法，基于用戶檢索歷史樣本數據和瀏覽行 為統計數據，包括對元數據的建模，及對每一元數據項對應的目標權重向量建模，及對效用 度進行計算并排序的步驟， 其特征在于，還包括對用戶興趣度的建模，所述用戶興趣度的建模基于對用戶操作行 為的分析統計；所述對效用度進行計算的方法為：其中Zi為用戶興趣度，Wi為目標權重向量，下標i表示不同的元數據項，j表示不同的 備選方案。2. 如權利要求1所述的面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法，其特征在于，所 述用戶興趣度的建模包括如下步驟： 構建興趣行為集合/B的分量L B2，…，BN表征用戶的不同操作行 為； 計算標準化值Sij為元素項檢索時第i條記錄中第j種操作行為的標準化值， min (By)和max (By)分別為第i條記錄中第j項操作行為的最小值和最大值； 計算操作行為的信息熵，其中，N為興趣行為集合忍的分量數量； 計算各個操作行為的權重；;則.計算興趣度；3. 如權利要求2所述的面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法，其特征在于，所 述N=7,7種操作行為分別為用戶的平均瀏覽時間、重復訪問同一頁面、訪問的同一關鍵詞、 點擊鏈接、拉動滾動條、將頁面保存于書簽中，以及下載影像。4. 如權利要求1所述的面向遙感信息智能分發的用戶模型建模方法，其特征在于，用 戶模型為M={X, W, R, V，Z}，其中X表征元數據，W表征每一元數據項的目標權重向量，R表 征Xi的分布范圍和步長，V表征Xi的分布特征值，Z表征用戶興趣度； 所述\代表遙感信息中的元數據項，，Wi為 \的目標權重向量； 求解Wi的方法包括如下步驟： 確定各個Xi的區間權重向量，其中，f?t]為元素項6的區間權重向量，為備選方案h中元素項Xi對應的檢索樣本 值，:[G1-Μ為備選方案Sj的標準指標值?到理想解Γ;的距離，為備選方案Sj的 標準指標值--_Ι到負理想解^的距離；所述備選方案h為根據用...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊曉霞，徐婷，楊容浩，李少達，
申請(專利權)人：成都理工大學，
類型：發明
國別省市：四川;51
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