虚拟专题：微地图（2022.1—2024.7）

摘要：微地图作为自媒体时代出现的新型地图，具有大众参与、个性化、快速传播等特征，然而现有微地图研究在点符号设计方面存在一定局限，难以完全满足大众个性化制图的需求。为解决这一问题，本文从微地图制作角度出发，选择手绘地图的通用地图符号作为研究对象，构建了一个包含多种类型和样式的手绘地图数据集。在现有研究的基础上，通过对比选择目标检测中常用的YOLOv5（You Only Look Once v5）系列模型，深入探索手绘地图中通用地图符号的自动提取方法，并采用YOLOv5-X模型进行手绘地图通用地图符号的提取。实验结果显示，该模型在手绘地图数据集上的point类别提取精确度、召回率和F1得分分别达到了98.42%、94.72%和97%。同时在Quick Draw涂鸦数据集上进行模型泛化能力的测试，本文所使用的模型在该数据集上展现出良好的提取效果。本研究的开展不仅扩充了微地图个性化点符号的研究数据集，还改进了通用地图符号的提取方法，为微地图制图注入了更多元化的元素，也为自媒体时代的地图制作提供了更为灵活和个性化的解决方案。

关键词：通用地图符号；手绘地图；手绘地图数据集；微地图；微地图符号库；点符号提取；YOLOv5-X

 符号提取技术路线  

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摘要：随着我国城市化进程的加快，城市内涝灾害愈加频繁，人民的生命和财产安全受到了严重的威胁。然而，城市内涝灾害在愈加频繁的同时，产生了诸如信息获取不及时、制图时效性低、地图信息冗余等问题，难以为救援提供及时响应。基于此，本文提出了一种面向城市内涝场景下的微地图制作方法。首先，调用微博API获取任意时间段内特定主题下的社交媒体文本数据，对数据进行清洗与预处理；接着，选取BiLSTM-CRF模型提取社交媒体中有关城市内涝的地名地址信息；然后，结合Dijkstra算法为用户推荐避开危险路段的最优路径；最后，结合灾害信息与实际场景，制作城市内涝场景下的微地图。实验结果表明：①该方法能够有效识别城市内涝点，总体准确率达到92.7%；②对比官方发布的积水点，本文提取的积水点与官方积水点大部分重叠，能够有效为传统监测方法提供补充信息；③根据所得内涝点生成道路网级别的城市内涝地图，能够克服在海量地理空间信息中可视化冗余的不足，即有效缓解地理信息冗余的问题。由此可知，实时显示城市内涝信息，能够为用户掌握灾害现场的信息提供便利，调动他们参与制作微地图的积极性。与此同时，结合最优路径推荐，能够提高灾害应急场景下的制图时效。

关键词：城市内涝；微地图；社交媒体；自然语言处理；Dijkstra算法；BiLSTM-CRF；最优路径

 技术流程 

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摘要：针对推荐系统中数据稀疏问题，传统的协同过滤算法无法捕捉辅助信息之间的相关性，从而降低了推荐的准确性。为此，本文提出融合知识图谱的协同过滤模型（Knowledge Graph Embedding Collaborative Filtering，KGCF），引入知识图谱作为辅助信息，利用知识图谱中多源结构性的数据来缓解数据稀疏问题。KGCF模型结合知识图谱的语义信息和协同过滤的偏好信息，能够挖掘出用户和微地图的隐语义交互信息，从而达到“千人千面”的推荐效果。① 融合知识图谱和协同过滤算法对微地图数据集进行采集训练；② 通过皮尔逊相关系数计算出用户之间的相似矩阵，并对稀疏的评分矩阵进行隐语义矩阵分解，采用基准（Baseline）得到用户和微地图地名的偏好信息；③ 通过知识图谱将微地图语义信息转化为低维向量，采用余弦相似度计算出微地图地名之间的相似矩阵；④ 将用户和微地图地名结合为一个推荐结果集。通过在微地图数据集上实验，证明了本文提出的KGCF模型能有效解决数据稀疏，可准确为用户推荐感兴趣的微地图。

关键词：知识图谱；协同过滤；数据稀疏；微地图；推荐系统；结构性数据；隐语义

 KGCF算法流程 

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摘要：微地图是一种面向大众的新型地图，是传统地图在自媒体时代下的发展和补充。针对微地图数据来源广泛，质量参差不齐的问题，本文提出了一种基于空间相似性的微地图道路网质量评价方法。首先，将上下文信息与形状、方向、距离、拓扑关系以及一维线特征5个空间特性结合，计算微地图数据与参考数据的空间相似性；然后，对样本数据组合，并利用熵值法计算客观权重，取平均值作为各评价指标的权重系数；最后，采用可拓云评价法完成对微地图数据定量计算与定性分析结合的综合评价。本文使用9组不同质量的微地图道路网数据进行实验，结果表明，本文方法符合微地图精度低、内容少的特点，质量评价结果与实际更为符合。相较于模糊综合评价法，本文将精度低，但内容与参考数据一致的微地图数据评价等级提升为优；相较于现有的线要素空间相似性评价法，本文将精度低，但根据用户需求制图，且有重要地标参与计算的微地图数据评价等级提升为良。本文方法对微地图数据有较强的适用性，为微地图道路网质量评价提供了可行方法。

关键词：微地图；道路网质量；空间相似性；可拓云评价法；上下文信息；综合评价；熵值法；数据组合

注：不同颜色的直线段表示不同道路段。

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摘要：针对现有微地图（WeMaps）推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征，推荐结果准确率较低的问题，提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先，在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制，让不同特征组合能够自动获得权重，并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次，在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制，捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后，融合特征交叉和用户行为序列模块的输出，获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图（WeMaps）数据集上的对数损失值分别为0.446 1、0.379 7，受试者操作特征曲线下面积值（Area Under the ROC Curve， AUC）分别为0.805 2、0.788 3。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型，损失值分别降低了1.7%、14.2%，AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型，损失值平均降低了1.3%、2.6%， AUC值平均提高了0.6%，0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结果表明，本文算法不但能为用户提供更为准确的推荐结果，也能使推荐结果具备良好的可解释性。

关键词：微地图；推荐算法；特征交叉；跳跃连接；多头自注意力；交叉注意力；用户历史行为序列；可解释性

 融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐模型结构 

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摘要：地标在空间信息传输中具有重要作用，微地图为用户制作及传播地图内容提供平台。为提取符合人们空间认知的微地图地标，本文提出了一种由用户生成内容来提取地标的方法。① 计算公众认知度、城市中心度、特征属性值3个指标；② 利用熵值法确定各指标的权重，依据地标显著度差异分层获取地标，建立服务于微地图用户的地标集；③ 在用户制作及传播微地图的过程中，收集由用户生成的地标，丰富地标库，实现地标的二次传播，达到由用户生成内容提取地标的目的。实验选择兰州市安宁区的POI数据计算地标显著度，提取不同层次的地标，实验结果创建了服务于微地图用户的各层地标集，实例化利用地标连线完成寻路，绘制出满足用户不同需求的个性化路线。本研究应用于日常寻路，为微地图的快速绘制和将地标纳入导航系统提供参考，提高寻路效率。

关键词：地标；微地图；POI；空间认知；寻路；Voronoi图；地标显著度；空间密度聚类

 分层提取地标 

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《地球信息科学学报》是中国科技核心期刊、全国中文核心期刊，同时被以下数据库收录：CSCD、EI、Geobase、Scopus、JST、CNKI。

《地球信息科学学报》由中国科学院主管，由中国科学院地理科学与资源研究所、中国地理学会联合主办，由资源与环境信息系统国家重点实验室（中国科学院地理科学与资源研究所）、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）联合协办，月刊。学报创刊于1996年，创始人为陈述彭院士。学报现任主编徐冠华院士，执行主编陆锋研究员。

《地球信息科学学报》主要刊登以地理系统信息流为研究对象，以地理信息认知理论、地理时空大数据挖掘、地理空间智能分析、地球信息图谱、遥感信息提取、虚拟地理环境、地理空间综合分析等为研究主题的学术论文，以及相关评论与简讯，重点关注地球信息科学理论方法创新成果的报道。学报开办有地球信息科学理论与方法、地理空间分析综合应用、遥感科学与应用技术等栏目，并依托国家重大项目、面向国家战略需求，先后组织了多个专刊。欢迎国内外学者踊跃赐稿，欢迎国家重大科研项目、国内外学术会议组织专辑专栏。