地理空间大数据推荐

地理空间大数据推荐（geographic spatial big data recommendation），理学-地理学-地理信息科学-地理信息科学-〔地理信息大数据挖掘〕-地理空间大数据挖掘-地理空间大数据推荐，从空间大数据中获取用户的兴趣爱好和行为习惯，并以此为根据向用户推荐其感兴趣的地理信息。地理空间大数据推荐不是针对空间数据的推荐，而是基于空间大数据的地理信息推荐。地理空间大数据推荐是数据爆炸式增长环境下的必然产物。在信息过载的环境中，用户被淹没在数据的海洋中。地理空间大数据推荐是大数据环境下针对地理信息的一种信息过滤技术，旨在帮助用户从海量的地理信息中筛选出有价值的信息。地理空间大数据推荐一般通过对用户与地理信息的交互相关信息进行建模，预测用户对其他地理信息的喜好或评分，从而实现对用户的地理信息推荐。与传统推荐（书本推荐、电影推荐、音乐推荐等）应用情景不同，地理信息推荐需考虑到地理信息在时间或空间上的特征。例如，在兴趣点（Points of Interest; POI）推荐时，时空可达性极大地约束着POI推荐，其推荐效果极大地依赖于当前的时刻及当前用户所在的位置。