[发明专利]一种基于用户画像的遥感信息精准推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户画像的遥感信息精准推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)读取用户的遥感信息检索样本数据，进行主题要素抽取，确定用户画像模型的主题元素项；

(2)分析主题元素项的权重和主题元素项的分布范围与步长，明确主题元素项的分布特征值，完成用户画像模型的构建；

(3)基于用户画像模型建立满足用户兴趣的最优解，最优解所包含的各个属性值均为各项待分发信息中的最佳值；

(4)建立待分发信息与最优解之间的关联函数，得到波谱范围、空间范围、时间范围及空间分辨率这四类元素项的兴趣度与关联度；

(5)计算待分发的遥感信息在波谱范围、空间范围、时间范围及空间分辨率这四类元素项上对用户兴趣的效用度，然后计算各个元素项关联度的加权和；

(6)根据加权和对待分发遥感信息进行排序，生成遥感信息推荐列表。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的遥感信息精准推荐方法，其特征在于，步骤(2)所建立的用户画像模型为：

M＝{X，W，R，V}，

式中，X＝{x₁，x₂，...，x_n}，n为元素项个数，x_i对应于遥感数据中的元数据，i＝1，2，...，n，所述元数据至少包括空间范围、时间范围、波谱范围以及空间分辨率范围；W＝{w₁，w₂，...，w_n}，w_i为x_i的权值；R＝{r₁，r₂，…，r_n}，r_i＝＜r_i^min，r_i^max，r_i^step＞，其中，r_i^min、r_i^max用于描述x_i的分布范围，r_i^step用于描述x_i的步长；V＝{v₁，v₂，…，v_n}，v_i为反映用户兴趣在x_i的分布特征值或向量矩阵；

权值w_i采用信息熵赋权法确定，即，将用户对不同元素项的检索次数作为信息熵指标，根据各项指标的原始信息，通过统计的方式，获得相应元素项x_i的权值w_i。