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作者：李华蓉;赵芹;李天童;梁渝清;陈团;王鑫;
单位：重庆交通大学智慧城市学院;重庆市规划和自然资源调查监测院;
摘要：针对现有室内POI显著度评价多采用依赖专家评分确定权重的线性模型而难以适应环境变化的问题，提出了一种数据驱动的室内POI显著度评价方法。基于室内POI样本数据，利用随机森林模型来探究视觉、语义和结构等指标与显著度的非线性关系。实验招募了138名志愿者在某典型室内商场中开展地标认知试验，将试验中POI的回忆人数作为其显著度值；选择了包含视觉、语义和结构特征的10个指标作为随机森林模型构建的输入变量，较好地克服了线性模型的局限，实现了对特征指标的精确提取。实验结果表明：与先前研究模型相比，该方法在预测精度和模型解释能力方面均表现更好，证实了该方法能够拟合室内POI显著度与其评价指标之间的非线性关系。此外，随机森林模型对特征变量的重要性评估为研究者在指标体系构建和权重设置上提供了一定的参考。
关键词：室内地标;;室内POI显著度;;机器学习;;随机森林;;非线性
基金资助：重庆市研究生联合培养基地项目(JDLHPYJD2020005);; 重庆市自然科学基金项目(CSTB2023NSCQ-MSX0880,CSTB2022NSCQ-MSX1625);; 重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202100734)
