[發明專利]一種基于多屬性融合的遙感影像推薦方法

有效

• 申請號: 202011037613.4
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112182131B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 王梅瑞;楚博策;郭琦;孟楠;高曉倩;高峰;陳金勇;耿虎軍;李峰;王永安;帥通;王士成
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/58;G06F16/583;G06F16/587;G06F16/9536
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

本發明公開了一種基于多屬性融合的遙感影像推薦方法，屬于遙感影像智能推薦分發技術領域。本發明首先對遙感用戶的職責信息、訂購信息以及遙感影像的屬性信息進行多維度知識圖譜建模，通過對上述知識圖譜分別進行嵌入表示，獲取用戶職責嵌入向量、用戶訂購嵌入向量、影像訂單嵌入向量、影像屬性嵌入向量，并對遙感影像進行目標檢測、地物分類等語義信息抽取，獲取影像地物占比向量，有效解決了遙感領域推薦過程中用戶和影像的信息表示方法的問題。隨后，本發明采用了基于多屬性融合的協同過濾推薦網絡，借助神經網絡的高維度空間建模能力實現多維度輸入的融合，將處于不同空間的各類輸入向量嵌入到統一的向量空間中，能夠達到較好的配對推薦效果。

技術領域

本發明屬于遙感影像智能推薦分發技術領域，特別是指一種基于多屬性融合的遙感影像推薦方法。

背景技術

當前，各國均建成了較為完善的遙感對地觀測系統，如美國的Landsat、MODIS系列衛星，WorldView系列衛星，法國的SPOT系列衛星，日本的ALOS系列衛星以及中國的高分系列、環境系列、資源系列衛星。隨著各類衛星升空并投入使用，遙感數據量在近些年呈現爆炸式增長。與此同時，隨著遙感應用技術的發展，遙感影像在國土、資源各領域具有較好的應用前景，相應的遙感用戶也迅速增多。以往遙感用戶主要是在數據管理系統中通過人工查詢和訂購的方式來獲取遙感影像。此類方法在影像需求頻率較低并且影像總數量較少時是可行的。但是隨著遙感衛星應用頻率不斷升高，以及遙感影像快速增長，高頻率地采用人工方法從海量影像中獲取感興趣影像是十分低效的。

個性化推薦系統可以根據用戶興趣模型對用戶潛在感興趣的對象進行合理自動分發。研究遙感影像的個性化推薦系統，可以一定程度上提高遙感用戶獲取影像的便捷性，提高遙感影像訂購體驗，提升遙感影像的使用效率。結果的準確性是確定該推薦系統成功與否的關鍵因素。如果推薦的遙感影像經常不滿足用戶需求，則用戶將對推薦系統失去信心。當前面向電子商務、媒體傳播等互聯網行業的推薦系統，雖然仍然面對著稀疏性和冷啟動等一系列經典問題，但部分方法已具有較好的應用效果。但目前為止，在遙感領域尚未出現任何較為合理可行的推薦系統。

發明內容

本發明的目的在于解決隨著遙感用戶與遙感影像數據量的爆炸式增長，如何根據用戶個性化的需求為其精準主動推送感興趣遙感影像的問題，同時緩解遙感用戶與遙感影像新增導致的冷啟動問題。為此，本發明提出了一種基于多屬性融合的遙感影像推薦方法，該方法充分考慮了不同維度下用戶相似性以及圖像相似性，推薦結果準確，非常適用于遙感領域。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于多屬性融合的遙感影像推薦方法，其包括以下步驟：

(1)根據用戶-職責關系-職責三元組格式構造用戶職責知識圖譜，其中，職責關系包括主要業務、管轄區域、關注對象、常用衛星；根據用戶-訂購關系-影像三元組格式構造用戶訂購知識圖譜，其中，訂購關系包括訂購時間、所屬衛星；根據影像-屬性關系-屬性構建影像屬性知識圖譜，其中，屬性關系包括影像類型、空間分辨率、幅寬、拍攝衛星、行政區域、云量、主要地物；利用目標檢測、地物分類、影像檢索、經緯度匹配方法對圖像進行內容解譯，獲取影像地物占比信息，包括建筑占比、林地占比、水體占比、裸地占比、港口個數、船舶個數；

(2)采用實體和關系分開嵌入的方法，對用戶職責知識圖譜、用戶訂購知識圖譜、影像屬性知識圖譜進行知識表示學習，獲得用戶職責嵌入向量、用戶訂購嵌入向量、影像屬性嵌入向量、影像訂單嵌入向量，同時將影像地物占比信息以向量形式存儲為影像地物占比向量，作為知識表示學習結果；