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wikigeo.js: 一个便捷的Wikipedia地理数据获取库

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下载需积分: 50 | 11KB | 更新于2025-09-10 | 81 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题中的知识点: wikigeo是一个用于从Wikipedia API获取geojson数据的JavaScript库。geojson是一种地理空间数据交换格式,基于JSON,用于在各种GIS工具和应用程序之间共享地理数据。Wikipedia是全球最大的多语言百科全书,它提供了丰富的知识和信息。API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是软件系统中定义的一些预先定义的函数,允许应用程序与该API在不同的软件或平台上交互。wikigeo库的作用就是为开发人员提供一个便捷的接口来调用Wikipedia的API,并获取与地理坐标相关联的文章数据。 描述中的知识点: wikigeo库的功能是获取与特定地理坐标相关的Wikipedia文章,并将这些信息以geojson格式提供给用户。要使用wikigeo库,用户需要将wikigeo.js文件添加到HTML页面中。一旦添加了该JavaScript文件,用户就可以调用一个名为geojson的函数。这个函数需要两个参数:第一个参数是表示地理坐标的数组(经度、纬度),第二个参数是一个回调函数,该函数会在获取到geojson数据后被触发,并可以接收这些数据。在回调函数中,用户可以使用这些数据,例如,将其添加到地图上展示。 从描述中可以了解到如何使用wikigeo库的基本步骤和方法,以及它输出数据的格式。这里的例子展示了如何获取位于经度-73.94、纬度40.67的Wikipedia文章的geojson数据,并通过控制台输出这些信息。输出的数据表明,它是一个以"type":"FeatureCollection"为开始的对象,包含了一个或多个地理特征(Feature),每个特征包含一个唯一的id和它的属性(properties)。 标签中的知识点: CoffeeScript是一种轻量级的编程语言,它通过简单的语法将JavaScript编程变得更加简洁和易读。它被设计成一种可以被编译成JavaScript的中间语言,这意味着编写在CoffeeScript中的代码最终会转换成普通的JavaScript代码,以便在浏览器或Node.js环境中运行。在wikigeo这个项目中,虽然没有直接提到CoffeeScript,但标签表明项目可能使用了CoffeeScript作为开发语言,从而使得wikigeo.js文件的代码更加简洁和易于理解。 文件名称列表中的知识点: wikigeo-master文件名表明,wikigeo库可能是作为一个开源项目托管在GitHub上的,并且wikigeo-master是该项目的主分支或主版本。在GitHub这样的版本控制系统中,"master"分支通常用作项目的稳定版本或最新的开发版本。用户可以下载这个文件,并将wikigeo.js文件包含到自己的网页中以实现获取Wikipedia上的地理数据并展示在地图上的功能。 综合以上信息,wikigeo是一个专门用于通过Wikipedia API提取与地理位置相关联的文章数据,并以geojson格式呈现的JavaScript库。通过将wikigeo.js文件包含在HTML页面中,并通过geojson函数进行调用,开发者可以轻松地将这些数据集成到地图上,从而创建丰富且动态的地理信息应用。该项目可能使用了CoffeeScript语言进行开发,有助于简化JavaScript代码,并提供了wikigeo-master文件,使得其他开发者可以方便地访问和集成该库到自己的项目中。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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