地理信息服务（GIS）作为城市建设的新型基础设施，面临着用户需求多样、数据多源异构、服务计算密集、应用层次综合智能化升级的挑战。课题组在国家自然科学基金面上项目“云GIS中区域特征的用户行为研究及服务资源需求预测”(41771426)、“基于群体用户密集访问模式的网络地理信息并发服务方法研究”(41371370)、“基于空间数据访问 Zipf-like 分布规律的集群缓存方法研究”(41071248)支持下，研究并建立了多维度地理时空数据访问模式、多要素驱动的群体用户访问行为模型、“访问行为-时空数据-服务资源”匹配的时空效用模型；构建了群体用户访问规律、访问意图、访问兴趣的识别与分析体系，来解决云GIS中数据访问时空不均、服务需求与服务资源匹配失衡等问题。

研究成果应用于“天地图”国家公共地理信息服务平台、自然资源“一张图”政务服务平台，在场景并发、用户需求与任务识别、数据推送等方面大幅提升了公众服务和政务服务的保障支撑能力，成果鉴定为国际领先水平，获得国家测绘科技进步奖两项。

部分研究成果介绍链接

1.  公共地图服务平台中用户访问行为建模与访问兴趣提取

https://mp.weixin.qq.com/s/Le_WqfMhy51oM9-ZtVWTdw

2.  网络地理信息服务中用户空间访问聚集行为研究

https://mp.weixin.qq.com/s/1IfPWinOU_TqAWtBNtvHPg

3.  一种基于多粒度时序模型的Web地图服务平台服务时间预测方法

https://mp.weixin.qq.com/s/r4nQ-GRiiImbmgs4Ydyfew