面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感信息领域，涉及遥感信息的处理分发方法，特别是一种面向遥感 信息智能分发的用户模型建模方法。
技术介绍
遥感信息分发是遥感信息得以充分利用的一个必要环节。传统的分发方法都是由 用户提供查询条件，通过查询与下载的方式，完成空间信息的分发过程。这种模式存在两点 不足：1)对于不同兴趣的用户，只要提供的查询条件相同，系统都返回相同的结果，不能反 映不同空间信息用户的个性化的需求；2)对于用户的兴趣和需求，不能被系统理解，也就 不能提供主动的分发服务。随着遥感信息应用领域的不断拓展，这种传统的分发模式越来 越不能满足人们的需求。人们越来越期望遥感信息的智能分发服务，遥感信息智能分发的 智能体现在个性化和主动分发两个方面，个性化意味着可以针对不同的用户分发不同的 遥感信息，主动分发指系统能够按一定的机制在适当的时机自主地将用户需求的相关信息 提供给用户。 遥感信息用户模型是遥感信息智能分发的基础和依据之一，用户模型并不是对 用户个体的一般性的描述，而是能充分表达用户兴趣偏好信息的可计算性描述，是一种具 有面向算法、具有特定数据结构、形式化的可计算模型。 目前，淘宝、亚马逊等购物网站均具有个性化推荐的功能，这些网站在用户登录 后，会根据以往的购物和浏览记录为用户建立用户模型，以便提供相应的产品推荐列表。这 类用户模型虽然在电子商务领域产生了良好效果，但是由于空间信息的特殊性和复杂性， 需要考虑到地理位置、空间关系及遥感信息的多源、多时相与多分辨率等特性，因此电子商 务领域的用户模型并不能很好的应用于遥感信息的表达与...
【技术保护点】
面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法，基于用户检索历史样本数据和浏览行为统计数据，包括对元数据的建模，及对每一元数据项对应的目标权重向量建模，及对效用度进行计算并排序的步骤，其特征在于，还包括对用户兴趣度的建模，所述用户兴趣度的建模基于对用户操作行为的分析统计；所述对效用度进行计算的方法为：其中Zi为用户兴趣度，Wi为目标权重向量，下标i表示不同的元数据项，j表示不同的备选方案。
【技术特征摘要】
1. 面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法，基于用户检索历史样本数据和浏览行 为统计数据，包括对元数据的建模，及对每一元数据项对应的目标权重向量建模，及对效用 度进行计算并排序的步骤， 其特征在于，还包括对用户兴趣度的建模，所述用户兴趣度的建模基于对用户操作行 为的分析统计；所述对效用度进行计算的方法为：其中Zi为用户兴趣度，Wi为目标权重向量，下标i表示不同的元数据项，j表示不同的 备选方案。2. 如权利要求1所述的面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法，其特征在于，所 述用户兴趣度的建模包括如下步骤： 构建兴趣行为集合/B的分量L B2，…，BN表征用户的不同操作行 为； 计算标准化值Sij为元素项检索时第i条记录中第j种操作行为的标准化值， min (By)和max (By)分别为第i条记录中第j项操作行为的最小值和最大值； 计算操作行为的信息熵，其中，N为兴趣行为集合忍的分量数量； 计算各个操作行为的权重；;则.计算兴趣度；3. 如权利要求2所述的面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法，其特征在于，所 述N=7,7种操作行为分别为用户的平均浏览时间、重复访问同一页面、访问的同一关键词、 点击链接、拉动滚动条、将页面保存于书签中，以及下载影像。4. 如权利要求1所述的面向遥感信息智能分发的用户模型建模方法，其特征在于，用 户模型为M={X, W, R, V，Z}，其中X表征元数据，W表征每一元数据项的目标权重向量，R表 征Xi的分布范围和步长，V表征Xi的分布特征值，Z表征用户兴趣度； 所述\代表遥感信息中的元数据项，，Wi为 \的目标权重向量； 求解Wi的方法包括如下步骤： 确定各个Xi的区间权重向量，其中，f?t]为元素项6的区间权重向量，为备选方案h中元素项Xi对应的检索样本 值，:[G1-Μ为备选方案Sj的标准指标值?到理想解Γ;的距离，为备选方案Sj的 标准指标值--_Ι到负理想解^的距离；所述备选方案h为根据用...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓霞，徐婷，杨容浩，李少达，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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