基于多场景融合的分布式推荐模型
基于多场景技术的有源配电网可靠性评估
基于多场景技术的有源配电网可靠性评估一、概述随着电力系统的不断发展，有源配电网作为连接能源供应与终端用户的关键环节，其可靠性评估对于保障电力供应的连续性和稳定性具有重要意义。
传统的配电网可靠性评估方法往往基于单一场景进行分析，难以全面反映配电网在实际运行中的复杂性和多变性。
基于多场景技术的有源配电网可靠性评估方法应运而生，成为当前研究的热点之一。
多场景技术通过构建多个不同的运行场景，综合考虑各种可能的运行条件和影响因素，能够更加准确地评估有源配电网的可靠性。
这种方法不仅考虑了配电网的拓扑结构、设备状态等静态因素，还考虑了负荷变化、可再生能源接入等动态因素，从而能够更全面地反映配电网的实际情况。
有源配电网可靠性评估的主要目的是识别配电网中的薄弱环节，提出改进措施，以提高配电网的供电可靠性和经济性。
通过多场景技术的应用，可以更加精确地评估不同场景下配电网的可靠性指标，为配电网的规划、设计、运行和维护提供科学依据。
本文将对基于多场景技术的有源配电网可靠性评估方法进行深入研究，首先介绍多场景技术的基本原理和应用范围，然后分析有源配电网的可靠性评估指标和评估流程，最后通过实际案例验证该方法的有效性和实用性。
通过本文的研究，旨在为有源配电网的可靠性评估提供新的思路和方法，推动配电网的可持续发展。
1. 有源配电网的定义与发展趋势有源配电网，作为电力工程领域的一个重要概念，是指大量接入分布式电源、实现功率双向流动的配电网，也被称为主动配电网。
这一术语不仅涵盖了传统的无源配电网的功能，更融入了可再生能源发电、储能系统以及电力电子设备等多种元素，形成了一个能量交换与分配的网络。
在有源配电网中，潮流与故障电流实现了双向流动，这使得传统的配电网潮流与故障分析、电压无功控制、继电保护方法以及运行管理措施需要进行相应的调整与改进。
有源配电网的发展趋势紧密关联着可再生能源的普及与利用。
随着风电、光伏等分布式电源的广泛接入，有源配电网不仅提高了电力系统的供电可靠性，还促进了清洁能源的高效利用和就地消纳。
新型推荐算法在电商中的应用方案
新型推荐算法在电商中的应用方案第一章：引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 目的和意义 (2)第二章：相关技术概述 (3)2.1 推荐算法概述 (3)2.2 电商推荐系统现状 (3)第三章：新型推荐算法原理 (4)3.1 算法框架 (4)3.2 关键技术 (4)第四章：数据预处理 (5)4.1 数据清洗 (5)4.2 数据集成 (6)第五章：特征工程 (6)5.1 特征提取 (6)5.2 特征选择 (7)第六章：模型训练与优化 (7)6.1 模型训练策略 (7)6.1.1 数据预处理 (7)6.1.2 模型选择与初始化 (8)6.1.3 训练与验证 (8)6.1.4 模型评估 (8)6.2 模型优化方法 (8)6.2.1 参数优化 (8)6.2.2 模型融合 (8)6.2.3 正则化与约束 (9)6.2.4 集成学习 (9)第七章：推荐结果评估 (9)7.1 评估指标 (9)7.2 实验结果分析 (10)第八章：冷启动问题解决 (10)8.1 冷启动问题定义 (11)8.2 解决方案 (11)8.2.1 内容推荐策略 (11)8.2.2 用户行为预测 (11)8.2.3 混合推荐策略 (11)8.2.4 预训练模型 (12)8.2.5 个性化推荐策略 (12)8.2.6 动态调整推荐策略 (12)第九章：推荐系统在电商中的应用 (12)9.1 商品推荐 (12)9.2 广告投放 (13)第十章：未来展望与挑战 (13)10.1 发展趋势 (13)10.1.1 算法模型的优化与创新 (14)10.1.2 多源数据融合 (14)10.1.3 人工智能与其他技术的融合 (14)10.2 挑战与机遇 (14)10.2.1 挑战 (14)10.2.1.1 数据隐私保护 (14)10.2.1.2 算法偏见与不公平 (14)10.2.1.3 冷启动问题 (14)10.2.2 机遇 (14)10.2.2.1 市场竞争加剧 (14)10.2.2.2 技术进步 (14)10.2.2.3 跨界融合 (15)第一章：引言1.1 研究背景互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为我国经济发展的重要支柱产业。
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究摘要：随着互联网的广泛普及和多异构网络的迅猛发展，传统的网络学习资源推荐模型已经无法适应互联网的快速发展和满足学习者的个性化需求。
本项目正是在总结传统推荐算法的缺点和不足的基础上，基于多异构网络融合，设计了新的推荐算法：联合排序算法。
关键词：推荐算法；多异构网络；联合排序；1.研究背景与意义目前我国教育信息化已从从1.0时代进入2.0时代，互联网普及率达70.4%[1]，网络学习模式备受人们青睐。
据数据统计显示[2]，有92%左右的网络学习者通过网络搜索引擎获取所需的各种类型学习资源并开展在线学习和线上线下混合式学习。
在当今信息爆炸的时代，超过80%的网络用户不会浏览搜索结果超过三页以后的排序推荐资源，所以说前20项学习资源排序推荐结果至关重要[3]。
因此，通过研究改进后的推荐算法并将其运用多异构网络，网络学习者能更加直接、便捷、公平地获取丰富创新的海量网络学习资源，满足学习者的资源需求，不仅能进一步促进网络教学平台的发展以及促进线上线下教学相结合，而且能促进个人知识文化水平的提高以适应信息化社会的发展需要和社会整体文化程度的进一步提高。
2.传统推荐算法的研究现状1.1.基于内容的推荐方法基于内容的推荐算法就是根据用户在多异构网络中的历史行为数据，获取得用户的兴趣偏好，进而为用户推荐与其的兴趣偏好相似的资源，满足用户的资源需求。
但是资源的特征抽取一般很难；对于用户的潜在兴趣偏好往往很难挖掘得到；无法为新用户产生推荐。
1.1.基于情境的推荐算法基于情境的推荐算法的基本原理：根据用户的情境信息推荐相应的资源，不同的情境推荐不同需求的资源。
情境分为信息、环境和平台三种,而每种情境又包含着许多的情境变量。
由于各种情境信息可表达语义的具体空间多样性程度千差万别和语义空间复杂性,情境信息所可能同时包含与使用到的其他各种语言数据类型范围也随之就变得有所不同。
1.1.协同过滤推荐算法协同过滤推荐不对项目或用户进行特殊处理，只需要你通过用户建立物品与物品之间的联系。
基于大数据的多平台数据融合系统
基于大数据的多平台数据融合系统一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，各种平台产生的数据呈爆炸式增长，如何高效地将这些数据进行融合和分析成为了亟待解决的问题。
本文将介绍一种基于大数据的多平台数据融合系统，该系统能够将来自不同平台的数据进行整合，并提供强大的数据分析功能，以匡助用户更好地理解和利用这些数据。
二、系统架构本系统采用分布式架构，主要包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块和数据分析模块。
1. 数据采集模块数据采集模块负责从各个平台获取数据，并进行预处理。
该模块支持多种数据源的接入，包括社交媒体、传感器数据、日志文件等。
数据采集模块还可以根据用户需求进行定制化配置，如选择特定的平台、时间段和数据类型进行采集。
2. 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据进行存储和管理。
该模块采用分布式文件系统和分布式数据库，以保证数据的高可靠性和高可扩展性。
同时，该模块还支持数据的压缩和索引，以提高数据的存储效率和查询性能。
3. 数据处理模块数据处理模块负责对存储的数据进行清洗、转换和集成。
该模块可以根据数据的特点和用户需求，对数据进行清洗和去重，将不同平台的数据进行转换和标准化，最后将数据进行集成，形成一个统一的数据集。
4. 数据分析模块数据分析模块是本系统的核心模块，它提供了丰富的数据分析功能，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
用户可以通过简单的操作，选择不同的分析方法和参数，进行数据的探索和挖掘。
该模块还支持可视化展示，以匡助用户更直观地理解和分析数据。
三、系统特点本系统具有以下几个特点：1. 多平台支持：本系统可以支持多种平台的数据融合，包括社交媒体、电子商务平台、物联网平台等。
用户可以根据需要选择特定的平台进行数据采集和分析。
2. 高性能：本系统采用分布式架构和并行计算技术，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
同时，系统还支持分布式存储和计算资源的动态调度，以提高系统的性能和可扩展性。
多网融合室内分布系统新建方案
多网融合室内分布系统新建方案肖寒春;刘立兵;唐心佩;彭先武【摘要】本文分析了室内网络共建共享发展趋势,简要介绍了室内分布系统组成与发展现况,详细论述了基于大型室内环境的POI无源室分系统和基于小型室内环境的BBU+pRRU室分系统,提出建网策略并总结方案设计难点,给出改进措施,最后展示了BBU+pRRU室分案例,提出未来室分系统设计建议,为室分共建共享的推进提供了重要参考.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2016(029)002【总页数】6页(P74-79)【关键词】室内分布系统;共建共享;POI;BBU+pRRU【作者】肖寒春;刘立兵;唐心佩;彭先武【作者单位】重庆邮电大学,重庆400065;重庆邮电大学,重庆400065;重庆邮电大学,重庆400065;重庆邮电大学,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着4G网络的建设及中国铁塔公司的成立，为了避免过多的重复建设节省投资，室内分布系统共建共享越来越紧迫和重要了。
多网融合室内分布系统是在同一个建筑物内采用多系统合路共用室内天馈分布系统实现信号覆盖，实现了多频段、多信号合路功能，可以避兔资源过多浪费、降低施工难度、缩短建设周期、改善天面资源，提高室内通信质量，是一种实现室内多网络信号兼容覆盖行之有效的解决方案。
1.1 室内分布系统组成与分类室内分布系统是在无线网络信号难以直接穿透进入的较为封闭的大厦楼宇等场所，通过分布式的射频有线延伸系统实现无线信号增强覆盖技术，从而保证室内区域拥有理想的信号覆盖。
包含信源和信号分布系统两部分，信源有宏基站、微蜂窝基站、分布式基站、射频直放站、光纤直放站及BBU+RRU等，室内分布系统主要由有源设备、无源设备、天线、线缆等组成，主要技术方案包括无源分布系统、有源分布系统、光纤分布系统、Small Cell分布系统等。
1.2 室内场景分类综合考虑室内环境复杂度及用户对数据与话音业务的需求可将室内环境分为8类：（1）交通枢纽：机场、车站、地铁、隧道、口岸；（2）大型场馆：会展会议中心、体育场馆；（3）公共场所：公共图书馆、博物馆、歌剧院；(4)写字楼和酒店：写字楼、酒店、政府机关、医院；（5）商场超市：购物中心、大型超市；（6）大型园区：工业园区、景区、高校；（7）住宅小区：别墅、多层、高层、城中村；（8）休闲场所：独立休闲场所、沿街商铺。
电影娱乐产业智能推荐系统设计与实现计划书
电影娱乐产业智能推荐系统设计与实现计划书第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)1.3 研究方法与步骤 (4)第2章电影娱乐产业概述 (4)2.1 电影娱乐产业发展现状 (4)2.2 电影娱乐产业面临的问题与挑战 (5)2.3 智能推荐系统在电影娱乐产业中的应用 (5)第3章相关理论与技术 (6)3.1 推荐系统概述 (6)3.2 智能推荐系统相关算法 (6)3.3 电影娱乐产业特点与推荐系统适应性 (6)第4章系统需求分析 (7)4.1 功能需求 (7)4.1.1 用户注册与登录 (7)4.1.2 用户个性化推荐 (7)4.1.3 电影信息浏览 (7)4.1.4 社交互动 (8)4.1.5 系统管理 (8)4.2 非功能需求 (8)4.2.1 功能需求 (8)4.2.2 安全需求 (8)4.2.3 可用性需求 (8)4.2.4 可扩展性需求 (8)4.3 用户画像与场景分析 (8)4.3.1 用户画像 (8)4.3.2 场景分析 (8)第5章系统架构设计 (9)5.1 总体架构 (9)5.1.1 基础设施层 (9)5.1.2 数据层 (9)5.1.3 服务层 (9)5.1.4 应用层 (9)5.2 模块划分与功能描述 (9)5.2.1 用户模块 (9)5.2.2 电影模块 (10)5.2.3 推荐模块 (10)5.2.4 评分模块 (10)5.3 系统接口设计 (10)第6章数据处理与分析 (11)6.1 数据来源与采集 (11)6.1.1 数据来源 (11)6.1.2 数据采集 (11)6.2 数据预处理 (11)6.2.1 数据清洗 (11)6.2.2 数据集成 (11)6.2.3 数据转换 (11)6.2.4 数据存储 (11)6.3 数据分析与挖掘 (11)6.3.1 用户行为分析 (12)6.3.2 电影特征分析 (12)6.3.3 个性化推荐算法 (12)6.3.4 算法评估与优化 (12)6.3.5 数据可视化 (12)6.3.6 数据安全与隐私保护 (12)第7章推荐算法设计与实现 (12)7.1 推荐算法选择 (12)7.1.1 协同过滤算法 (12)7.1.2 内容推荐算法 (12)7.1.3 混合推荐算法 (12)7.2 算法实现细节 (13)7.2.1 协同过滤算法实现 (13)7.2.2 内容推荐算法实现 (13)7.2.3 混合推荐算法实现 (13)7.3 算法优化与评估 (13)7.3.1 算法优化 (13)7.3.2 算法评估 (14)第8章系统实现与测试 (14)8.1 开发环境与工具 (14)8.1.1 开发环境 (14)8.1.2 开发工具 (14)8.2 系统实现流程 (14)8.2.1 数据处理 (14)8.2.2 特征工程 (15)8.2.3 模型构建 (15)8.2.4 系统集成 (15)8.3 系统测试与优化 (15)8.3.1 系统测试 (15)8.3.2 系统优化 (15)第9章系统应用与案例分析 (15)9.1 系统部署与运行 (15)9.1.1 系统部署环境 (15)9.1.2 系统运行流程 (16)9.2 案例分析 (16)9.2.1 用户画像构建 (16)9.2.2 推荐结果展示 (16)9.3 用户反馈与持续改进 (16)9.3.1 用户反馈机制 (16)9.3.2 持续改进措施 (17)第10章总结与展望 (17)10.1 研究成果总结 (17)10.2 创新与贡献 (17)10.3 未来研究方向与拓展计划 (17)第1章引言1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展，大数据、人工智能等新兴技术逐渐渗透到各行各业。
多模态推荐系统
多模态推荐系统多模态推荐系统是一种基于多种信息模态的推荐系统，它综合利用文本、图像、音频、视频等不同的信息形式，为用户提供个性化的推荐服务。
随着互联网和移动互联网的迅速发展，人们在获取信息和进行消费决策时面临着越来越多的选择。
传统的基于文本信息的推荐系统已经不能满足用户个性化需求，而多模态推荐系统则能够更好地理解用户需求和兴趣，提供更准确、丰富和有吸引力的推荐结果。
在传统基于文本信息的推荐系统中，主要使用关键词匹配等方法进行推荐。
然而，这种方法存在一些局限性。
首先，关键词匹配往往无法准确捕捉用户需求和兴趣。
例如，在购物网站上搜索“红色连衣裙”，只能得到与“红色连衣裙”相关的商品结果，并不能提供与该商品相关联或相似风格的其他商品。
其次，在某些场景下，关键词匹配无法满足用户需求。
例如，在音乐推荐中搜索“快乐”，只能得到与“快乐”相关或包含该关键词的音乐，而不能根据用户的情绪和喜好推荐更加贴合用户心情的音乐。
多模态推荐系统通过综合利用多种信息模态，能够更好地理解用户需求和兴趣，提供更准确、丰富和有吸引力的推荐结果。
多模态推荐系统可以利用图像、音频、视频等信息模态来丰富用户兴趣描述。
例如，在购物网站上，用户可以通过上传一张喜欢的连衣裙图片来获取与该图片相似风格的其他商品推荐。
在音乐推荐中，系统可以根据用户上传的音频或视频来识别用户喜好和情感状态，并提供相应的个性化推荐。
多模态推荐系统面临一些挑战。
首先，多模态数据融合是一个复杂而困难的问题。
不同信息模态之间存在差异性和不一致性，在融合过程中需要解决数据表示、特征提取、相似度计算等问题。
其次，多模态数据处理需要大量计算资源和存储空间，并且需要高效地处理大规模数据集。
此外，在隐私保护方面也存在一些挑战，例如如何保护用户上传的个人隐私信息。
为了克服这些挑战，研究者们提出了一系列的方法和技术。
首先，可以利用深度学习方法来进行多模态数据融合和表示学习。
深度学习模型可以自动地从多模态数据中提取有用的特征表示，从而更好地捕捉用户需求和兴趣。
电商行业智能推荐系统解决方案创新
电商行业智能推荐系统解决方案创新第1章智能推荐系统概述 (3)1.1 推荐系统的基本概念 (3)1.2 智能推荐系统的技术背景 (4)1.3 电商行业智能推荐系统的重要性 (4)第2章智能推荐系统关键技术 (4)2.1 数据挖掘与处理 (4)2.1.1 数据采集 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.1.3 数据存储 (5)2.2 用户画像构建 (5)2.2.1 用户行为分析 (5)2.2.2 用户属性挖掘 (5)2.2.3 用户画像更新与优化 (5)2.3 商品特征提取 (5)2.3.1 文本挖掘 (5)2.3.2 图像识别 (5)2.3.3 多模态融合 (5)2.4 推荐算法选择与应用 (6)2.4.1 协同过滤算法 (6)2.4.2 内容推荐算法 (6)2.4.3 混合推荐算法 (6)2.4.4 深度学习推荐算法 (6)第3章基于内容的推荐算法 (6)3.1 基本原理与框架 (6)3.2 文本分析与处理 (7)3.3 基于内容的推荐算法实现 (7)第4章协同过滤推荐算法 (7)4.1 用户协同过滤 (7)4.1.1 用户相似度计算 (7)4.1.2 近邻用户集合构建 (8)4.1.3 推荐列表 (8)4.2 商品协同过滤 (8)4.2.1 商品相似度计算 (8)4.2.2 相似商品集合构建 (8)4.2.3 推荐列表 (8)4.3 模型优化与改进 (8)4.3.1 冷启动问题解决 (8)4.3.2 用户活跃度加权 (8)4.3.3 时间衰减因子 (8)4.3.4 模型融合 (9)4.3.5 大规模数据处理 (9)第5章深度学习在智能推荐中的应用 (9)5.1 神经网络基础 (9)5.2 卷积神经网络（CNN）在推荐系统中的应用 (9)5.3 循环神经网络（RNN）在推荐系统中的应用 (9)5.4 融合深度学习与传统推荐算法 (10)第6章多维度推荐策略融合 (10)6.1 推荐系统冷启动问题 (10)6.1.1 冷启动问题概述 (10)6.1.2 冷启动问题解决方法 (10)6.2 多维度数据融合策略 (10)6.2.1 用户行为数据融合 (10)6.2.2 社会化数据融合 (11)6.2.3 内容数据融合 (11)6.3 多任务学习在推荐系统中的应用 (11)6.3.1 多任务学习概述 (11)6.3.2 多任务学习模型构建 (11)6.3.3 多任务学习应用案例 (11)第7章个性化推荐系统的评估与优化 (11)7.1 推荐系统评估指标 (11)7.1.1 准确性指标 (12)7.1.2 多样性指标 (12)7.1.3 用户满意度指标 (12)7.2 算法功能调优策略 (12)7.2.1 特征工程优化 (12)7.2.2 算法模型选择与优化 (12)7.2.3 模型融合 (12)7.3 用户体验优化 (13)7.3.1 推荐解释 (13)7.3.2 交互式推荐 (13)7.3.3 冷启动问题优化 (13)第8章智能推荐系统的工程实践 (13)8.1 系统架构设计 (13)8.1.1 架构概述 (13)8.1.2 整体架构 (13)8.1.3 模块划分 (14)8.2 大规模数据处理技术 (14)8.2.1 数据存储技术 (14)8.2.2 数据处理技术 (14)8.2.3 数据挖掘技术 (14)8.3 实时推荐系统构建 (14)8.3.1 实时推荐需求分析 (14)8.3.2 实时推荐架构设计 (15)8.3.3 实时推荐算法实现 (15)第9章电商行业应用案例解析 (15)9.1 服饰搭配推荐 (15)9.1.1 数据收集与处理 (15)9.1.2 用户画像构建 (15)9.1.3 搭配推荐算法 (15)9.1.4 推荐效果评估 (16)9.2 个性化购物路径优化 (16)9.2.1 用户行为分析 (16)9.2.2 购物路径优化策略 (16)9.2.3 优化算法应用 (16)9.2.4 路径优化效果评估 (16)9.3 跨界推荐与营销 (16)9.3.1 跨界合作模式 (16)9.3.2 跨界数据融合 (16)9.3.3 跨界推荐策略 (16)9.3.4 营销效果评估 (16)第10章智能推荐系统未来发展趋势与挑战 (17)10.1 新技术驱动的推荐系统发展 (17)10.1.1 深度学习技术在推荐系统中的应用 (17)10.1.2 基于大数据的推荐算法优化 (17)10.1.3 云计算在推荐系统中的应用 (17)10.2 多场景融合的推荐策略 (17)10.2.1 跨平台推荐策略 (17)10.2.2 融合社交网络的推荐策略 (17)10.2.3 多模态数据融合推荐策略 (17)10.3 隐私保护与合规性挑战 (17)10.3.1 隐私保护技术 (18)10.3.2 合规性挑战及应对策略 (18)10.3.3 用户隐私意识与信任建设 (18)10.4 推荐系统在电商行业中的创新应用前景 (18)10.4.1 个性化营销与推荐系统 (18)10.4.2 供应链优化与推荐系统 (18)10.4.3 智能客服与推荐系统 (18)第1章智能推荐系统概述1.1 推荐系统的基本概念推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对某项商品或服务的评价或偏好。
基于多视角图像融合的三维重建技术研究
基于多视角图像融合的三维重建技术研究多视角图像融合的应用在三维重建技术中起着至关重要的作用。
通过整合多个视角的图像信息，可以有效地提高三维重建的精度和准确度。
这项技术的研究至关重要，因为它可以用于各种领域，包括建筑、文化遗产保护、虚拟现实等，为我们提供更真实、更具交互性的视觉体验。
在多视角图像融合的三维重建技术研究中，首先需要收集多个视角的图像。
这可以通过使用多个相机拍摄同一场景来实现。
每个相机都从不同的角度捕捉到场景的不同部分，从而创造出一个全面的视角。
这些图像可以是2D图像，也可以是3D图像（如立体相机拍摄的图像）。
图像拍摄的质量和细节对于后续的三维重建影响重大，因此在图像采集过程中需要注意到环境光照、焦距、相机姿态等因素，以确保图像质量和一致性。
接下来，在图像预处理阶段，需要对采集到的多个视角图像进行校正和配准。
图像校正主要用于解决因相机失真等因素引起的图像畸变问题，以充分利用图像信息。
图像配准则是将多个视角的图像通过一定的转换关系对齐，以实现后续的融合和重建。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、相机标定和图像对齐等。
随后，在多视角图像融合的过程中，我们需要将经过校正和配准的图像融合为一幅或一组完整的图像。
在图像融合阶段，常用的方法包括像素级和特征级的融合。
像素级融合是将多个视角的图像像素进行加权求和，以得到融合图像。
特征级融合则是通过提取图像中的特征，如角点、边缘等，将多个视角的特征进行融合，以生成一个更具丰富性和准确性的三维模型。
最后，通过三维重建算法，将融合后的图像转化为精确的三维模型。
在三维重建算法中，常用的方法包括体素重建、点云重建和表面重建等。
体素重建是将三维空间划分为小的体素单元，并根据体素中的点云信息进行重建。
点云重建则是通过将融合的图像转化为点云数据，并根据点云间的关系进行三维重建。
表面重建则是通过拟合点云数据的曲面，生成一个更平滑的三维模型。
基于多视角图像融合的三维重建技术具有广泛的应用前景。
基于多特征融合神经网络的遥感影像推荐方法
关键词：主动推荐；遥感影像；特征融合；神经网络
中图分类号：ＴＰ３９１． ３
文献标志码：Ａ
开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：
文 章 编 号： （ ） １００３－３１０６ ２０２４ ０２－０３７８－１２
Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ Ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｏｂｔａｉｎｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ
， ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｈｉｃｈ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅｓ． ： ； ； ； Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｆｕｓｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
遥感领域知识图谱。通过嵌入表征方法提取用户与影像的多维度属性特征。设计了一种基于协同过滤的多特征融合神经网
络模型，借助神经网络的高维度空间建模能力实现用户与影像多维属性特征的有效融合，达到较好的配对推荐效果。实验
结果显示，相较于先前的推荐方法，所提方法的性能获得显著提高，有效提升了遥感数据服务的精准度与时效性。
０ 引言
随着各类卫星升空并投入使用，遥感数据量及 其应用需求在近些年呈现爆炸式增长趋势。以往在 数据管理系统中获取感兴趣遥感影像时采用的人工 查询和订购方法十分低效，并且难以充分调动用户 对遥感影像的购买欲望，无法实现主动化、智能化的 遥感数据分发服务［１］。在如今以大数据、人工智能 为代表的信息化时代，如何让人工智能成为推动智 能遥感应用发展的新动能，更好地释放遥感数据价