顾及地理语境的旅游轨迹停留点语义标注

论文摘要

轨迹数据作为典型的时空大数据,具有较高的研究和应用价值。然而现有的轨迹数据挖掘主要聚焦于轨迹的空间特征,而较少关注轨迹数据语义的深度分析。本文面向智慧旅游服务的需求,重点探讨了旅游轨迹的轨迹停留点语义的自动标注问题。首先,针对POI短文本的特点,提出了基于《同义词词林》进行短文本语义扩展的方法对POI短文本进行特征扩展;同时,在顾及POI短文本的关键词集中、类别词分散等特征基础上,提出了改进TF-IDF的POI自动分类方法;其次,在POI分类的基础上,采用Native Bayes方法对轨迹停留点进行语义标注。结果表明,基于改进TF-IDF方法的POI自动分类可以达到约83%的精度,能够较好地实现POI的分类;而在POI自动分类基础上,基于Native Bayes的轨迹语义标注可以达到74%的精度,较好地实现了旅游轨迹停留点自动语义标注的目标。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 范海林,梁明,李佳,段平,王姗姗,王彤

关键词: 语义标注,旅游轨迹,停留点,分类,特征扩展

来源: 测绘通报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学

专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,旅游

单位: 广东绘宇智能勘测科技有限公司,安徽大学资源与环境工程学院,云南师范大学旅游与地理科学学院

基金: 国家自然科学基金(41602173,41771188),安徽省自然科学基金(1908085QD164),安徽省国土厅科技项目(2016-K-12)

分类号: F590;P208

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0186

页码: 66-70

总页数: 5

文件大小: 283K

下载量: 124

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标签：语义标注论文;  旅游轨迹论文;  停留点论文;  分类论文;  特征扩展论文;