超图使用问题集合

本文详细介绍了超图地图服务的发布流程,包括地图编辑、服务发布、地图切片等关键步骤,以及如何解决发布后的水印问题。

1.在注册超图正版U盘许可后,发布的地图服务中依然有超图的水印;
解决办法: 把iserver的output和浏览器里的缓存删掉 不行的话再重新配置iserver硬件锁。
2.发布地图服务
超图修改地图具体步骤:

  1. 打开supermap desktop软件

  2. 选择未命名工作空间,右键,选择“打开文件型工作空间”,选择D:/gisData文件“某某地.smwu”,添加如图所示;

  3. 双击“地图-某某地”即可看到显示的地图,在图层管理器界面,先点击可见图层然后既可以编辑图层;

  4. 编辑图层后选择 另存为-文件型保存方式

  5. 选择保存工作空间文件,点击保存即可(文件保存在D:/gisData下保存名称“某某地.smwu”,影像保存文件名称“某某地2.smwu”);

发布地图
注:发布地图时请关闭desktop中占用的地图文件否则发布成功无法预览

  1. 打开supermap iserver服务;输入网址iserver访问地址:127.0.0.1:8090;
    2. 输入登录名和密码;用户名:admin 密码:Admin123(第一次登录不需要密码,创建用户,并做记录,可参考iserver安装文档)

  2. 进入iServer管理界面,点击服务列表,输入登录账号和密码

  3. 选择快速发布一个或一组服务

  4. 进入快速发布服务-选择发布的数据来源向导。数据来源默认为工作空间。

  5. 快速发布服务-配置数据,工作空间路径-选择本地浏览,加载修改地图第五步保存的文件,点击下一步;

  6. 快速发布服务-选择发布的服务类型;选择“rest-地图服务”,点击下一步;点击完成。

地图切片

  1. 在首页中点击“分布式切图”,

  2. 点击创建切图任务

  3. 任务列表 添加切图任务。
    组件服务:选择修改地图第五步保存的文件名称;
    地图:默认为选择的某某地;
    切图类型:地图瓦片;
    存储类型:UGCV5;
    存储路径:默认存储路径;
    比例尺方案:自定义;
    缓存比例尺:依次添加比例尺后点击添加比例尺分母;(关于比例尺尺寸地图切图应该和遥感卫星切图的比例尺切片保持一致,缓存比例尺选择的规则为:在Desktop中显示地图全部范围的大小比例尺为当前切片中最大的比例尺 ,最小比例尺根据遥感栅格显示大小确定;中间以1/2比例尺递增,一般以7级缓存比例比较合适);
    高级设置中:
    缓存范围:(经度最小,纬度最小,经度最大,纬度最大);此范围为地图范围在arcMap和supermap都可以在属性范围中查看得到;

  4. 点击“创建切图任务”,完成切图;
    对遥感卫星进行切图发布和图层发布完全一致
    对地图tag的修改配置
    修改mapheader中
    supermapbaseurl = “http://10.10.15.201:8090/iserver”, (服务器iServer地址);
    map_max_extent和map_init_extent设置相同为目标区地图的经纬度范围大小;
    map_center_zoom = “107.968,39.095,3”,;地图目标区域初始化中心点,可以通过软件中鼠标停留位置确定,显示等级3测试选择合适显示范围
    geoserver_resolutions = “0.0023794610058302797, 0.0011897305029151398, 3.569191508745419E-4, 1.7845957543727095E-4, 8.328113520405979E-5, 3.569191508745419E-5, 1.7845957543727095E-5, 8.328113520405979E-6”,
    geoserver_resolutions计算方式为:
    对地图设置固定切图比例尺

  5. 先停止超图服务,然后加载地图数据;

  6. 点击地图属性,打开地图属性设置界面;

  7. 选择固定比例尺,点击设置比例尺,打开设置固定比例界面;

  8. 输入固定的比例尺后点击确定;保存地图,保存工作空间,关闭工作空间或者软件;

  9. 打开iserve服务即可,项目中地图比例尺已发生更改;

<think>好的,我现在要帮助用户理解随机超图的概念、生成算法以及应用。首先,我需要明确用户的需求。用户提到了“随机超图生成算法及应用”,并且引用了几个相关的资料,包括创建随机超图的函数、链接预测方法、随机游走算法以及超图在社交网络中的应用。这意味着用户可能对超图的基本概念、如何生成随机超图,以及其实际应用场景感兴趣。 首先,我需要回顾超图的基本概念。超图与普通图的不同之处在于,超图的边(超边)可以连接任意数量的节点,而普通图的边只能连接两个节点。这点需要清楚地传达给用户,可能用例子说明,比如用集合的方式表示超边。 接下来是随机超图的生成算法。用户提到的create_hypergraph函数需要解释。一般来说,生成随机超图需要考虑几个参数:节点数n、超边数m、每个超边的节点数k的范围(比如k_min和k_max)。算法步骤可能包括遍历每个超边,随机选择节点数,然后从节点集合中随机选取相应数量的节点组成超边。这里需要确保生成的超边是有效的,比如节点不重复,数量在合理范围内等。 然后,应用部分需要结合用户提供的引用资料。引用2提到知识超图的链接预测,引用4提到社交网络分析中的超图建模。我需要将这些内容整合起来,说明随机超图在社交网络、生物网络、推荐系统等领域的应用。例如,在社交网络中,超边可以表示群组或事件,帮助分析信息传播;在推荐系统中,超边可以连接用户、商品和标签,提升推荐准确性。 另外,用户可能对生成算法中的参数设置和实现细节感兴趣,比如如何处理不同分布的超边(均匀分布或泊松分布),如何避免重复超边等。这些问题可能在相关问题中出现,需要提前准备。 还要注意引用资料的合理使用。比如,在讲解生成算法时,引用[^1]提到create_hypergraph函数生成随机边;在应用部分,引用[^4]提到社交网络分析中的超图应用,引用[^2]涉及链接预测方法。这些引用需要自然地融入回答中,并在末尾标注。 最后,用户可能需要进一步的问题来深入理解,比如如何分析超图的结构特性,或者如何处理动态超图。我需要生成相关问题,引导用户继续探索。 总结一下,回答的结构应该是:先介绍超图的概念,再详细说明生成算法的步骤和示例代码,然后讨论应用场景,最后提出相关问题。需要确保每个部分都清晰,并使用适当的格式,如代码块和引用标注。</think>### 随机超图的生成算法及应用 #### 1. 随机超图基本概念 超图(Hypergraph)是普通图的扩展,其边(称为**超边**)可以连接任意数量的节点,而普通图的边仅连接两个节点。例如,超边 $e = \{v_1, v_2, v_3\}$ 表示三个节点之间的关联关系。随机超图则通过概率方法生成超边,常用于模拟复杂系统中的多体交互。 --- #### 2. 随机超图生成算法 ##### **核心步骤** 1. **参数定义**:设定节点数 $n$、超边数 $m$、每个超边的节点数范围 $[k_{\min}, k_{\max}]$。 2. **超边生成**: - 对每条超边,随机选择节点数 $k \in [k_{\min}, k_{\max}]$。 - 从节点集合 $V$ 中无放回地随机选取 $k$ 个节点,构成超边 $e$。 3. **去重与验证**:避免重复超边,并确保超边符合实际需求(如最小节点数约束)。 ##### **示例代码(Python)** ```python import random def create_hypergraph(n, m, k_min=2, k_max=5): hyperedges = [] nodes = list(range(n)) # 假设节点编号为0到n-1 for _ in range(m): k = random.randint(k_min, k_max) # 随机选择超边大小 edge = tuple(sorted(random.sample(nodes, k))) # 无放回抽样并排序 hyperedges.append(edge) return hyperedges # 示例:生成10个节点、5条超边的随机超图 hyperedges = create_hypergraph(n=10, m=5) print(hyperedges) ``` 此代码生成超边的节点数在2到5之间,每条超边通过随机抽样实现。 --- #### 3. 随机超图的应用 1. **社交网络建模** 超边可表示群组、事件或合作关系,例如:一个超边 $\{用户A, 用户B, 帖子X\}$ 表示用户A和B共同参与了帖子X的讨论,用于分析信息传播路径。 2. **生物网络分析** 在蛋白质相互作用网络中,超边可描述多个蛋白质参与的复合物功能,帮助识别关键生物通路。 3. **推荐系统优化** 超边可关联用户、商品、标签等多维度信息,例如 $\{用户A, 商品B, 标签C\}$,通过超图嵌入技术提升推荐精度[^2]。 4. **知识图谱补全** 基于生成对抗负采样方法,随机超图可用于生成高质量的负样本,解决知识超图链接预测中的稀疏性问题[^2]。 --- #### 4. 关键问题与优化 - **超边分布控制**:可通过泊松分布或幂律分布调整超边节点数的概率,以匹配实际场景。 - **动态超图生成**:引入时间维度,模拟超边随时间的增减(如社交网络中的临时群组)。 - **高效存储与计算**:使用稀疏矩阵或关联矩阵表示超图,降低算法复杂度。 ---
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