基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法优化研究

发布时间：2024-04-02 20:16

　　在网上各种信息呈现爆炸式增长的背景下,传统方法往往难以顾及用户兴趣,而导致查询无法体现个性化。针对这一问题提出一种基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法。首先对智慧城市平台下的用户历史瓦片浏览记录数据进行分析,并以热力图可视化形式展现出用户关注的热点区域,得出空间热度;然后根据属性查询中加入空间热度影响因子来影响兴趣点搜索结果,使搜索结果更加符合用户搜索意图,针对热点区域给不同用户以相应服务;以滕州市兴趣点为实验数据,使用Elasticsearch构建索引数据库,采用Web前端技术搭建搜索框架,经过实验对比分析发现,该方法能够有效地提高搜索的查准率,并且可随着数据量的丰富变得更加智能化。

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

图1基于字符串的分词匹配方法Fig.1Thestring-basedsegmentingandmatchingmethod

2019年第2期93技术探讨然而这些算法并不能达到兴趣点的智能搜索的效果。因此，本文提出一种适用于地理信息领域的基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法。1常规搜索方法现有研究中，常规的兴趣点搜索方法为基于字符串的分词匹配方法[8]以及基于全文检索的匹配方法[9]。1.1基于....

图3空间热度热力图Fig.3TheheatmapofPOI表1采用本搜索方法与基于字符串的分词匹配方法实验数据比较

2019年第2期95技术探讨丛杨，等. 基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法优化研究的分词匹配方法进行对比实验，通过6种不同的检索词进行实验，每一个检索词分别进行50次搜索比较返回结果的情况，计算相应的查准率。3.2实验结果与分析根据上述实验和计算，首先以可视化形式得出空....

本文编号：3946148