基于社交网络数据的地标显著度模型构建与应用

认知空间位置,分享空间信息是在大尺度空间范围下,空间定位的最基本过程。在路径指引的过程中加以地标辅助解释有助于提高路人的认知程度。因此,如何以一种客观、高效、便捷、精确的方式提取不同显著的地标成为相关领域的热点。本文提出一种基于微博签到数据、微信热度以及搜狗热度的地标显著度模型的构建方法,以服务于导航数据库构建、地标补充、市政规划等。

顾及距离约束的地标相对影响力评价模型

位置的准确描述与否直接影响着LBS的服务质量。相对位置描述作为文本大数据中位置信息交换的常用方式,其关键点在于参照地标的选择,准确地评价地标影响力是正确选择参照地标的重要依据。目前,地标影响力的模型与方法重点关注地标内在特征的影响。然而,非孤立存在的地标却同时受到了内在特征与相邻地标的双重约束,因此,在实际场景中是无法忽略距离因素对地标选择的影响。针对上述问题,本文从认知、视觉及场景等方面评价地标的个体影响力;利用待定位点与地标的距离,计算每个地标对待定位点的距离相对影响力;提出了顾及距离约束的地标影响力评价模型。最后以南昌市八一广场周边区域内的多个相邻地标为例,结合现场问卷调查验证本文提出的评价模型的有效性。问卷结果表明,本文提出的模型较好地评价了地标的相对影响力,能够为人们推荐比已有模型更符合心理预期的参照地标。

基于用户生成内容的大型商场情感地标提取方法

用户情感对空间注意力、决策和记忆力具有重要影响。情感与地标关联可在增强用户认知地图能力的同时,提高导航效率。当前研究侧重于情感地标在导航中的作用,对其在复杂室内环境中的提取方法关注较少。以大型商场为研究对象,提出基于用户生成内容的情感地标显著度定量评价模型,进而实现室内情感地标的自动化提取。首先,利用网络爬虫技术获取某大型商场的用户评论数据;其次,基于SnowNLP对用户评论进行情感分析,并将分析结果扩展至认知显著性度量体系中;然后,利用层次分析法和指标相关性的组合赋值法计算显著度指标的权重,构建情感地标显著性综合评价模型;最后,利用层次聚类算法提取分级地标,依据分级地标设计符合用户认知的多尺度室内导航地图,通过用户实验验证地标提取方法的可用性。该研究推动室内导航地图设计的标准化,为室内智能化导航服务提供有益的补充。

面向微地图的地标提取方法及个性化寻路应用

地标在空间信息传输中具有重要作用,微地图为用户制作及传播地图内容提供平台。为提取符合人们空间认知的微地图地标,本文提出了一种由用户生成内容来提取地标的方法。①计算公众认知度、城市中心度、特征属性值3个指标;②利用熵值法确定各指标的权重,依据地标显著度差异分层获取地标,建立服务于微地图用户的地标集;③在用户制作及传播微地图的过程中,收集由用户生成的地标,丰富地标库,实现地标的二次传播,达到由用户生成内容提取地标的目的。实验选择兰州市安宁区的POI数据计算地标显著度,提取不同层次的地标,实验结果创建了服务于微地图用户的各层地标集,实例化利用地标连线完成寻路,绘制出满足用户不同需求的个性化路线。本研究应用于日常寻路,为微地图的快速绘制和将地标纳入导航系统提供参考,提高寻路效率。