基于本体属性的基础地理信息概念语义相似性计算模型

语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。     

基于隐含语义相关性分析的视频语义检索

提出了隐含语义相关性分析的处理方法,对描述视频内容结构的视频文档矩阵进行奇异值分解和变换,可得到表达可视特征与语义间隐含相关性的关系矩阵,用于视频检索。分析和实验表明,所提出的方法能保留视频内容结构中核心的语义元素,消除冗余的相关性干扰,还能够通过矩阵降维减少计算量,改善视频语义内容检索的效果。     

概念格在基础地理本体层次构建中的应用

本文通过研究基础地理信息中概念间的语义层次来改进现有分类标准。文中分析了基础地理信息中存在的三种概念间的层次关系(Hierarchy):a-kind-of、a-part-of和appertaining-to;重点介绍了使用概念格的思想获取a-kind-of(上下位)关系的方法,并通过推理得到了基础地理信息概念的语义体系,分析实验结果表明了概念格方法建立本体层次的有效性。     

利用形式概念分析的海岛语义层次分类方法

利用形式概念分析方法,通过概念内涵与概念外延的分析与融合,得到一套描述海岛语义的新概念。在确定各新概念间超类-子类关系的基础上,获得新概念的语义层次,并建立了海岛语义层次分类概念格。     

基于本体结构的空间实体语义相似度计算模型

针对GIS领域语义相似度计算模型考虑的因素过于单一、有效性不足等问题。该文在分析现有的语义相似度计算模型的基础上,综合考虑属性相似度与结构相似度指标,同时引入概念间的继承等关系,提出了一种基于本体结构的地理空间实体语义相似度计算模型,在该模型的结构相似度指标中加入了深度、密度两种权重因子。最后,通过对土地利用分类中实体的语义相似度进行实验,说明其计算结果准确可靠,并能体现更多细节差异。     

面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用

语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。     

语义尺度影响的相离区域合并与拓扑关系计算

拓扑关系随着语义尺度的变化需要重新推理或者计算。当粗略语义尺度下的区域对象由详细尺度下的有限个区域合并而成时, 区域对象间的拓扑关系可采用已有的组合推理方法得到, 然而这些方法只适用于简单对象并存在多解性。针对此问题, 提出了基于9交模型的拓扑关系多尺度计算方法, 分别针对相离区域合并和相邻区域合并定义了9交矩阵操作算子, 可利用详细语义尺度的拓扑关系直接计算出合并区域间的9交矩阵。利用9交矩阵操作算子得到的计算结果值域为复杂区域对象间所有可能的拓扑关系, 且不存在多解性, 通过消除歧义性还可扩展9交矩阵操作算子, 适用于多个相离简单区域组合的复杂区域。     

基于本体语义的地理信息服务发现

基于本体语义研究地理信息服务发现问题.将加权语义距离和Wu-Palmer法相结合并进行改进计算本体概念语义相似度.引入服务接口依赖关系,提出支持接口多态性的本体语义地理信息服务输入输出匹配方法.最后开发实验原型对基于本体的地理信息服务匹配方法进行实验与分析.     

GIS中地理本体的建立与比较

重点研究了地理本体的建模和地理本体比较方法，对地理本体比较方法的核心思想从结构和语义两个方面对地理本体中的概念进行了比较，并计算了其相似度，以判断各种地理概念之间的关系。     

地理信息语义的LOD表达与相似性度量

提出一种实用性较强的地理信息语义表达及相似性度量模型,实现从地理信息语义建模到相似性度量的完整技术链条。在对地理信息语义表达的内容与尺度分析的基础上,提出地理信息语义描述的基本结构,并将其进一步细化为具有不同大小的语义粒度项,以构建出地理信息语义的细节层次(level of detail,LOD)表达模型,最后依据地理信息概念间相关语义粒度项的匹配关系实现地理信息语义相似程度的定量化计算,在实例分析中则以土地利用类型为例进行相似度计算的实验,通过实验结果与实际经验判断比较验证出该模型具有较强的实用性。     

多尺度地图面目标匹配的统一规则研究

以居民地为例,通过求较小比例尺面目标的最小外接矩形(MBR),将与该MBR交集非空的较大比例尺面目标进行分析判断,构建候选匹配集。在此基础上,通过分析各匹配模式的特点,制定相应的判断规则,提出了较为完整、统一的适用于多尺度矢量空间面目标的几何匹配解决方案。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

利用空白区域骨架线网眼匹配多源面状居民地

多源大比例尺城市地图中,同名居民地数据间往往存在较大几何位置偏差,从而增加了居民地匹配的难度和不确定性。针对这一问题,本文提出了一种利用空白区域骨架线网眼进行居民地匹配的新方法。首先,提取空白区域骨架线,并建立空白区域骨架线网眼和居民地之间的一一映射关系,将居民地匹配转换为骨架线网眼匹配;然后,根据骨架线网眼之间的相接拓扑关系构建对偶图,计算对偶图中每个节点的各项中心性指标,并利用极化变换和层次分析法建立骨架线网眼匹配模型,获取骨架线网眼匹配结果;最后,将骨架线网眼匹配结果按照映射关系进行传递,从而得到居民地匹配结果。将居民地匹配转换为空白区域骨架线网眼匹配,并对骨架线网眼进行对偶图构建和极化变换,为匹配增加拓扑约束和相对位置约束,从而弥补几何位置的较大偏差对匹配造成的影响。对比试验及分析表明本方法能够有效解决大比例尺城市地图中几何位置偏差较大的面状居民地的匹配问题。     

An integrated heterogeneous web service retrieval via combination of instance- and metadata-based schema matching method

Schema matching is a critical step in the integration of heterogeneous web service, which contains various types of web services and multi-version services of the same type. Mapping loss or mismatch usually occurs due to schema differences in structure and content and the variety in concept definition and organization. Current instance schema matching methods are not mature enough for heterogeneous web service because they cannot deal with the instance data in web service domain and capture all the semantics, especially metadata semantics. The metadata-based and the instance-based matching methods, in the case of being employed individually, are not efficient to determine the concept relationships, which are crucial for finding high-quality matches between schema attributes. In this paper, we propose an improved schema matching method, based on the combination of instance and metadata (CIM) matcher. The main method of our approach is to utilize schema structure, element labels, and the corresponding instance data information. The matching process is divided into two phases. In the first phase, the metadata-based matchers are used to compute the element label similarity of multi-version open geospatial consortium web service schema, and the generated matching results are raw mappings, which will be reused in the next instance matching phase. In the second phase, the designed instance matching algorithms are employed to the instance data of the raw mappings and fine mappings are generated. Finally, the raw mappings and the fine mappings are combined, and the final mappings are obtained. Our experiments are executed on different versions of web coverage service and web feature service instance data deployed in Geoserver. The results indicate that, the CIM method can obtain more accurate matching results and is flexible enough to handle the web service instance data.     

自然语言理解的中文地址匹配算法

地址匹配算法是位置服务的核心关键技术,具有广泛应用前景。在分析现有三类主要的中文地址匹配算法——要素层级匹配法、全文检索法、正则表达式法的基础上,本文提出了基于自然语言理解的中文地址匹配算法。在这个新算法中,建立了空间关系地址模型以解决中文地址抽象问题、地址库逻辑模型以解决地址信息的空间知识表达问题。新算法的完整流程包括 “预处理”、“地址解析”、“地址要素标准化”、“推理匹配”和“匹配登记”等五个环节,本文重点阐述了“地址解析”和“推理匹配”这两个重要环节,分别依据“自然语言理解”中的“中文分词”和“语义推理”原理,对用非结构化的中文自然语言来描述的中文地址进行处理,实现自然语言理解方法与地址匹配之间的结合,从而建立完整的基于自然语言理解的中文地址匹配算法。为验证该算法,开发了“中文地址智能匹配实验系统”,对河南省濮阳市人口库1000条居民地址数据进行匹配,匹配率达到了95%,准确率高于93%。     

顾及通名语义的汉语地名相似度匹配算法

地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。     

一种基于距离变换与标记图的边缘匹配方法

介绍了基于3-4Chamfer距离变换的边缘匹配方法，针对距离变换易受干扰等问题，提出了使用距离变换的标记图方法建立目标图像边缘点与其距离图的对应关系。利用Model—Based方法，使用参数搜索遗传算法，将结合标记图的3-4Chamfer距离作为评价依据。实验结果显示，使用3-4Chamfer距离图结合路径图的方法对轮廓的匹配比直接使用距离图的方法有较明显的改进。     

多源地理空间矢量数据关联模型设计

多源地理空间矢量数据之间存在着隐含的关联关系，这些关联关系往往隐式存在，难以直观展示，也难以与空间数据映射交互展示，更无法进行查询分析，获取所需信息。针对这种情况，本文以多源地理空间矢量数据及统计数据为研究对象，首先定义了多源地理空间矢量数据关联的概念及分类，然后以此为基础设计了多源地理空间矢量数据关联模型，并将其分为3个子模型：基于自适应四叉树编码的空间关联子模型、基于几何匹配的空间关联子模型及基于语义匹配的空间关联子模型。该模型定义了多源地理空间矢量数据之间的关联方式，为关联关系的构建奠定了理论基础。     

同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法

针对直线匹配的难点问题及匹配约束的有效性,提出了同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法。该算法在边缘点匹配结果和直线提取结果的基础上,首先利用直线邻域内的同名点确定候选直线及直线投影平面的高程值,再结合物方和像方相似性约束确定同名直线;然后根据直线索引对"一配多"的匹配结果进行整合,并对结果中的多直线进行合并,得到"一对一"的同名直线;最后利用"像方-物方-像方"的映射模式确定同名直线的同名端点。论文选取典型纹理特征的航空影像进行直线匹配试验,结果表明,本文算法能获得可靠的直线匹配结果。     

A graph-based method for Chinese address matching

Address matching is a substantial task in location-based services. Currently, major address matching methods either perform rather badly on unstructured data or fail to extract adequate semantic information of address elements. In this article, we propose a graph-based method that can deal with both sides of the problem. First, we use a pretrained transformer neural network to handle address tokenization. Then we parse address tokens into address elements according to their parts of speech. Then the node2vec and tf-idf technique is used to generate node embeddings for each address element. Finally, an address matching graph convolutional network is applied to do the address matching work. We have carried out a series of experiments on a real-world Chinese address corpus, to further evaluate the impacts of our methods. The experimental results indicate our method achieves higher scores than the state-of-the-art methods.     

利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法

同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。