多运营商高铁隧道移动网络覆盖方案

高铁移动网络覆盖是国内三大通信运营商的一个重点,而高铁隧道内移动网络覆盖更是运营商的一大难点痛点。文章根据我国中部省份某高铁线路覆盖规划实例,采用“设备+POI+泄漏电缆”模式,即三家运营商信号源设备通过同一POI(point of interface,多系统接入平台)接入,信号输出到泄漏电缆进行隧道覆盖,隧道口场坪站安装宽频切换天线对隧道外进行延伸覆盖,通过链路预算合理布置各运营商主设备信号源,从而实现隧道到室外的无缝覆盖。最后,根据已有成熟网络覆盖解决方案,对未来5G高铁隧道移动网络覆盖方案进行了探讨。     

基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterativemodel,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类.通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类.实验证明,该方法有效提升了POI文本分类准确性和覆盖率.     

基于兴趣点的北京市住宅生活便利度指数研究

住宅的生活便利度指数指住宅居民在一定范围内可利用的设施种类与数量,是城市宜居度的重要指标.兴趣点(point of interest, POI)数据是一组包含物理实体属性的地理坐标点,具有数据种类详尽、粒度精细、范围广和时效性强的优点.基于高德POI数据,对北京市城区住宅的生活便利度指数进行研究,提出面向地铁出行的各向异性距离度量方法,根据构建的生活便利度指数指标体系将住宅分为优质、良好、中等和待改进4个等级.各等级住宅在城区中的空间分布结果表明,考虑地铁出行后,对住宅的生活便利度指数度量更为合理.     

融入时间的兴趣点协同推荐算法

兴趣点（POI）推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐（TUCF）算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络（LBSN）的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤（U）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤（UTE）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差（MAE）比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。     

基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法

现有的兴趣点(POI)推荐方法以基于位置的社交网络为准, 通过用户个人的兴趣点访问频率以及其关系者的访问习惯进行推荐, 而兴趣点的地理位置也作为推荐的考虑条件之一. 但大部分的兴趣点推荐仅仅将兴趣点的地理位置作为推荐的偏好参考, 而非用户本身到达该兴趣点的代价, 所以基于类似方法所产生的某些兴趣点候选项可能符合用户偏好, 但其可达性并不好. 针对上述问题, 本文提出了一种基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法.该方法首先根据用户的社交关系网信息对用户与兴趣点的交互矩阵进行补充, 然后对此矩阵进行分解生成兴趣点隐向量. 最后, 以用户的兴趣点访问记录为依据建立兴趣点隐向量之间的时序关系, 并且以类递归形式的模型对序列进行学习, 推断出用户未来可能访问的兴趣点序列. 本文使用Gowalla和Yelp数据集对模型的性能进行验证, 发现在有限的信息维度下, 该模型的推荐准确率与其它代表性推荐模型相比有略微的提升, 且所生成的兴趣点序列对当前用户具有较好的可达性.     

移动用户兴趣点标记语义映射方法

针对当前移动用户兴趣点标注没有统一的语义本体这一问题,通过对移动用户兴趣点分类,建立了 POI概念本体层次树,将用户标注的POI信息与本体树节点通过一种改进的映射方法建立映射关系,为移动用户标注信息提供统一的规范化语义。实验收集多名志愿者5周的真实标注信息来评价该方法,实验结果表明该方法具有较高的准确率。     

基于Java反射机制的POI实现Excel数据导入/导出

随着Java语言越来越多地被选择用于B/S结构系统的开发语言,利用POI解析技术操作Excel文件越来越广泛。在POI组件下,采用Java反射机制及自定义注解原理,设计实现了数据库与Excel文件的数据交互。此方法不仅能保证数据导入的完整性,而且能免去数据导出后重新编辑的复杂性,从而提高POI实现Excel数据导入/导出的灵活性、重用性和易扩展性。     

电力供电大楼机房能耗监测与分析系统研究

针对提倡节能减排的社会背景，设计实现了面向电力供电大楼机房能耗监测与分析系统，基于现有的机房能耗数据资源，通过对机房能耗数据多方面的监测以及科学化的分析，为管理者更好地制定节能措施提供决策支持。系统功能分为能耗环境监测、能耗行为分析、节能改造建议、节能效果评估4个子模块；利用GESD算法设计了能耗异常检测方法，利用SSH框架实现了B/S架构；在数据展示方面利用了Extjs、BIRT报表2种技术，利用POI实现了导出Excel格式的能耗数据文件。实际应用表明，该系统为管理者制定节能减排措施提供了帮助。     

Next POI Recommendation Based on Location Interest Mining with Recurrent Neural Networks

Journal of Computer Science and Technology - In mobile social networks, next point-of-interest (POI) recommendation is a very important function that can provide personalized location-based...     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。