支持质量约束的地理信息资源在线搜索关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41371372
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0114.地理信息学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The recent years witnessed great advancements on computing technologies and data collection capabilities, which lead to an exponential expansion of the geographic data and geographic information resources. With the development of the internet, geographic information resources become more and more widely scattered in the internet, while non-uniformed descriptions and various standards cause the uncertainty of the quality of these geographic information resources. How to find geographic information resources mostly needed with best quality is an important problem. Research works and practical experiences in recent years show that, the two discovery modes of the geographic information resources,i.e., general-purpose search engine mode and registry center mode, can not solve this problem. This project will propose a new mode for discovery of web geographic infromation resources, i.e., active crawling - efficient organization - intelligent searching. Through studying the methods of active identifying and discovery of massive, scattered and heterogeneous geographic information resources and extracting their metadata, designing the mechanism of optimizing search results considering quality restrictions and user's cognition, this proposed mode will guide the implementation of a new search engine of online geographic information resources supporting quality restriction. The result of this project will provide theoretical and technical support to a total solution for online geographic information resources discovery supporting quality restrictions. A search engine prototype will be created to demonstrate the fundamental issues of geographic information resources sharing and seamless integratation, which will lead the future development of service-oriented geosptail information science.
计算能力和数据采集能力的提高使得网络上的地理信息资源急剧膨胀。但是,随着网络的发展,地理信息资源分布日益分散,且描述不一、标准各异,使得资源质量参差不齐。如何从整个网络中准确快速地找到用户需要的高质量地理信息资源,成了地理信息科学领域亟待解决的问题。近几年的研究表明,基于通用搜索引擎和基于注册中心的两种地理信息资源发现模式都不能满足目前查找需求。本项目将研究网络地理信息资源的"主动爬取-高效组织-智能搜索"的新模式,探索主动识别和发现海量、分散、异质的地理信息资源并自动析出和规约元数据的理论基础,建立质量约束与用户认知相结合的检索优化机制,实现支持质量约束的网络地理信息资源在线检索技术。本项目研究的成果将支撑支持质量约束的地理信息资源在线搜索方案,建立高效可用的地理信息资源在线搜索平台,为地理信息资源的在线共享和无缝集成奠定理论和应用基础,带动基于服务的地球信息科学的发展。

结项摘要

如何从整个网络中准确、快速地找到符合用户需求的高质量地理信息资源,既是地理信息共享与服务的应用瓶颈问题,也是地理空间信息科学的应用基础问题,对地球信息科学的发展具有带动作用。针对该问题,本项目从“网络地理信息资源的智能识别与高效能主动爬取”,“顾及内容与性能的网络地理信息资源的质量评价”及“兼顾质量约束和用户认知的地理信息资源在线检索”三个方面开展研究,构建了“主动资源发现—多维质量评价—智能在线检索”的研究主线,形成了支持质量约束的网络地理地理信息资源发现与检索的完整解决方案。.在主动资源发现方面,首先基于网络地理信息资源的存在机理与分布规律,设计并实现了一种针对标准OGC服务的高效主题爬虫算法。然后围绕该主题爬虫设计了不同模式数据的主动抓取方法,收割到的网络地理信息资源在类型和数量上都有了极大丰富。.在多维质量评价方面,首先从网络地图服务的访问性能入手,设计并实现了全球尺度的分布式时空监测方案及相应的原型系统。基于该系统长效运行获得监测数据,提出地理加权回归与时空自相关移动平均相结合的Hybrid时空预测模型,实现了服务响应时间的精准预测。然后从网络地图服务的可视化效果入手,研究并设计了面向地图服务的可视质量评价模型,重点突破了地图服务的跨尺度评价难题。.在智能在线检索方面,首先基于Linked Data构建地理信息资源之间的语义关联,为后期的语义检索奠定了基础;然后提出了一种基于用户反馈的网络地图服务交互式搜索方法,联合视觉内容与用户反馈提高地图服务检索的查全率与查准率;最后设计了一种网络地图服务的简略表达方法,用以改善网络地图服务检索中的人机交互体验。.项目积累了大量宝贵数据资源,包括WMS服务38651个,WFS服务10395个,WCS服务2766个,WMTS服务476个,ArcGIS Rest服务目录499个(其中包含地图服务19923个,数据服务1158个,地理处理服务836个,影像服务1082个),共计75287个。这些数据将有效服务于地理信息共享、境外数据获取、全球环境监测等相关领域研究。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
A domain keyword analysis approach extending Term Frequency-Keyword Active Index with Google Word2Vec model
利用 Google Word2Vec 模型扩展词频-关键词活跃指数的领域关键词分析方法
  • DOI:
    10.1007/s11192-017-2574-9
  • 发表时间:
    2018-03-01
  • 期刊:
    SCIENTOMETRICS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hu, Kai;Wu, Huayi;Liu, Bo
  • 通讯作者:
    Liu, Bo
Land-Use Scene Classification in High-Resolution Remote Sensing Images Using Improved Correlatons
使用改进的相关性对高分辨率遥感图像中的土地利用场景进行分类
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2015.2478966
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Qi Kunlun;Wu Huayi;Shen Chen;Gong Jianya
  • 通讯作者:
    Gong Jianya
基于语义扩展的空间信息服务描述模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高双;游兰;桂志鹏;吴华意
  • 通讯作者:
    吴华意
KDSG-DBSCAN:一种基于K-D Tree和Spark GraphX的高性能DBSCAN算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    地理与地理信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高旭;桂志鹏;隆玺;栗法;吴华意;秦昆
  • 通讯作者:
    秦昆
Community evolution analysis based on co-author network: a case study of academic communities of the journal of "Annals of the Association of American Geographers"
基于合著者网络的社区演化分析——以《美国地理学家协会年鉴》期刊学术社区为例
  • DOI:
    10.1007/s11192-017-2515-7
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    SCIENTOMETRICS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zheng Jie;Gong Jianya;Li Rui;Hu Kai;Wu Huayi;Yang Siluo
  • 通讯作者:
    Yang Siluo

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其他文献

基于地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20170358
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒时立;李锐;吴华意
  • 通讯作者:
    吴华意
MPI+OpenMP环境下的特征函数空间滤值并行化方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祁昆仑;陈玉敏;吴华意;龚健雅
  • 通讯作者:
    龚健雅
A Catalogue Service for Internet GIServices supporting Active Service Evaluation and Real-Time Quality Monitoring, Transaction of GIS
支持主动服务评估和实时质量监控、GIS 交易的互联网地理信息服务目录服务
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Transactions in GIS
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    沈盛彧;张彤;吴华意;刘志佳
  • 通讯作者:
    刘志佳
基于服务监测的WMS服务可用性调查及其影响因素探究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地理与地理信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    盛稳;成晓强;桂志鹏;曹军;吴华意
  • 通讯作者:
    吴华意
基于论文合著网络的学术社区分析方法研究——以《美国地理学家联合会会刊》为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    数据分析与知识发现
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卿雅娴;李锐;吴华意
  • 通讯作者:
    吴华意

其他文献

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AI技术路线图

吴华意的其他基金

地理信息服务网络及协同的理论与方法
  • 批准号:
    41930107
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    300 万元
  • 项目类别:
    重点项目
质量驱动的地理信息服务链建模、评估和优化
  • 批准号:
    40971211
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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