【摘 要】
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旅行是人们生活中的重要部分,而旅行路线规划是一项重要却繁杂的准备工作.Web2.0、全球定位系统、移动互联网等技术的快速发展使得大量记录人类与物理世界、数字世界交互的众包数据容易获得.这些数据包含了兴趣点的基本属性、受欢迎程度等重要信息.针对目前旅行路线推荐系统对于两点间转换路线研究较少、目标单一等不足,本文提出基于多源异构众包数据的风景路线规划系统,为用户推荐给定两点间的景色最优旅行路线,且满足
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆400044
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旅行是人们生活中的重要部分,而旅行路线规划是一项重要却繁杂的准备工作.Web2.0、全球定位系统、移动互联网等技术的快速发展使得大量记录人类与物理世界、数字世界交互的众包数据容易获得.这些数据包含了兴趣点的基本属性、受欢迎程度等重要信息.针对目前旅行路线推荐系统对于两点间转换路线研究较少、目标单一等不足,本文提出基于多源异构众包数据的风景路线规划系统,为用户推荐给定两点间的景色最优旅行路线,且满足路线长度约束.具体而言,首先从OpenStreetMap(开放街道地图,OSM)提取基本路网,融合移动社交网络和媒体数据对每个路段进行风景值刻画,实现风景路网建模;其次,提出了一个基于规则的风景路线规划算法,在满足给定约束的同时使整体路线的风景值最大化;最后,选取美国旧金山进行方法验证,将本文的风景路线与最短路线以及相应的代表人们日常出行路线的出租车路线进行比较,结果表明提出的规划算法能很好地实现最大化路线风景值的目标.
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