融合时间序列的POI动态推荐算法

兴趣点(POI)的签到数据体现了用户的偏好和兴趣点的分布特征,这在兴趣点推荐领域有极为重要的价值.为了缓解数据稀疏造成的推荐不准确等问题,本文提出了融合时间序列的POI动态推荐算法,结合用户与用户之间的关系、兴趣点位置以及流行度信息等.首先划分时间序列,得到时间因子的相似度;其次时间序列融入到基于用户的协同过滤算法,再根据时间的连续性特征得到基于用户的预测评分,然后将地理影响因子与基于时间的流行度信息结合,预测用户的评分,进而与基于用户的评分加权融合;最后,在Gowalla数据集上进行实验,结果表明,本文提出的融合时间序列的POI动态推荐算法能够有效减小推荐误差,提高推荐精度与召回率.

血吸虫病医学地理研究的回顾与展望

医学地理研究由来已久,但地理学界血吸虫病医学地理研究相对薄弱,而且多是非地理专业人员在从事相应工作。本文首先从血吸虫病流行传播的机理出发,分析了血吸虫病医学地理的主要研究内容,认为钉螺滋生地与血吸虫病疫情的监测和预测是血吸虫病医学地理研究的主要内容;其次系统总结了气象气候因子、土壤植被因子、地貌高程因子、水文水力因子、人文经济因子对血吸虫生命史及其宿主的影响,并视其为血吸虫病医学地理研究的基础;然后回顾了近年国际、国内运用遥感、GIS技术和统计学方法(包括地统计学方法)进行钉螺滋生地与血吸虫病疫情确定的主要研究手段,归纳了7类钉螺滋生地预测方法和5类血吸虫病疫情预测方法;最后剖析了目前血吸虫病医学地理研究面临的主要挑战和未来血吸虫病医学地理研究努力方向。