基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理

• 作者: 谢明霞 郭建忠 陈科
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地理信息服务 质量 数据缺失 PageRank
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 3224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2018.09.004

摘要

针对现有的大量地理信息服务存在质量要素数据缺失,且直接影响了地理信息服务质量评价的有效性问题,提出了一种基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法.借鉴PageRank算法思想,结合两者之间的相似之处,在计算质量要素缺失数据时,同时考虑要素数据缺失的服务质量以及与其相似的服务的数量和质量,从而提高质量数据的完整度和准确度,便于后续地理信息服务质量的评价.选取德国人工智能研究中心发布的基于OWL-S的地理信息服务语义匹配测试集OWLS-TC4中有关地理信息领域的服务作为测试用例,通过与平均值填充法在数据缺失处理偏差值和准确率的对比分析实验,进一步验证了本文提出的基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭建忠	信息工程大学地理空间信息学院	53	312	10.0	14.0
2	陈科	信息工程大学地理空间信息学院	26	136	7.0	10.0
3	谢明霞		2	3	1.0	1.0