基于有限信息的地名地址匹配引擎研究与实现

地名地址匹配引擎是连接地理信息与其他数据的桥梁,在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用,但已有的地名地址数据库已经无法与当前城乡建设快速发展的实际情况相适应.为解决地名地址信息变化快、数量多但地名地址信息采集更新滞后的问题,本文基于有限地名地址信息,设计了以层级地址模型为基础的地名地址匹配算法,优先针对已有的标准地址进行精准匹配,对地名地址库中缺失的地址或非标准地址参照已有标准地址进行插值计算,实现了基于有限信息的地名地址匹配,提升了数据匹配精度,为智慧城市时空大数据平台提供了高效可靠的地名地址引擎解决方案.     

K叉树地址的模糊匹配研究与实现

在数字城市信息资源的集成和融合中,地名地址匹配是一项非常关键的基础技术。由于中文语义和地名地址描述的复杂性,中文地址的匹配比英文要复杂得多,基于海量中文地址数据进行准确分词,实现快速高效的地址匹配是城市数据集成融合的关键问题。本文在对现有地址编码及分词技术研究的基础上,通过一种基于规则和统计的组合方法来实现中文地址分词,并且使用K叉树的结构实现对中文地址的存储,提高了中文地址匹配查询的准确度和效率。基于预处理后的10 000个深圳市地址数据,通过开发原型系统对该方法进行了比较测试,验证了该方法的有效性。     

基于规则与词典的地址匹配算法

针对现有中文地名匹配算法匹配核心地址要素不明确,准确性不足的问题,本文提出了一种基于规则与词典相结合的地址匹配算法。该算法通过地址要素特征词来对地址要素进行初识别,利用地址要素词典对可能的地址要素进行匹配,通过遍历词典得到所有可能的地址要素,对各类地址要素进行组合得到最有效地址要素,利用最有效地址要素进行地址匹配与定位。利用该算法对高德地图随机抽取的1800条POI数据进行了匹配验证,实验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面均有较大提升。     

智慧广州时空云平台地名地址引擎功能及应用

在广州市标准地名地址数据库设计与建立的基础上,面向智慧城市时空云平台管理人员、各政府部门等用户,分别开发了基于C/S架构的离线、基于B/S架构的在线地名地址匹配功能,并以广州市"四标四实"工作为例,详细阐述了标准地名地址数据库及其匹配引擎在智慧城市中的具体应用。     

基于ArcPy和FME地名地址库智能化更新

在加快推动超大规模城市精细化管理建设背景下,结合上海市持续优化精细化治理实践经验,现有地名地址库存在数据来源广、更新周期长、手动处理流程复杂等问题,通过研究现有地名地址库数据处理入库更新升级方案,利用GeoScene ArcPy空间函数库构建地名地址库模型处理工具箱实现智能化数据处理,结合空间数据转换处理系统（FME）强大空间数据加载、转换能力,实现地名地址库数据快速智能化处理、入库和更新。实践证明,基于ArcPy和FME技术可快速构建地名地址数据模型处理工具箱和入库更新模板,实现地名地址数据库智能化更新。     

多元地址要素组合的地址匹配方法

针对数字城市地理空间框架建设中地址匹配的具体需求和现存中文地址匹配方法中存在的问题,该文提出一种多元地址要素组合的地址匹配方法:分析地名地址数据的分词方法和作为参考数据的地址编码库的物理结构;给出组合策略和匹配流程,针对地址要素的不同重要程度分配权重,计算不同组合中各地址要素相似性匹配指数,并采用加权求和方式获得匹配总分;并以城市地址编码数据库为参考数据,工商领域监管对象地名地址数据为输入地址对提出方法进行实验和验证,与其他匹配算法对比的结果表明,提出算法有效、正确、灵活。     

基于空间语义的地理编码在智慧城市信息系统中的应用

近年来智慧城市发展迅速,各级政府和相关企事业单位都建立了以空间信息为核心的信息管理系统,空间信息大部分利用地址描述。地址在系统数据库中以字符串形式存在,由于语言习惯和文化差异,地址描述普遍不符合数据规范化要求,甚至有些地址中出现了逻辑错误,难以在智慧城市信息系统中直接应用。通过分析地址要素的层级关系,提出了一种基于空间语义的中文地理编码方法,研究了空间语义地址模型,设计了基于分层级地址树模型的地址标准化过程。结合智慧街道实际应用,对比模糊匹配方法,实验结果表明,该方法具有较高的地址匹配率。     

地名地址数据更新方法探讨

地名地址数据是数字城市及智慧城市在建设和运营中不可或缺的基础数据之一,且地名地址数据的有效性、时效性与鲜活性,直接影响城市平台的运营与管理质量。本文主要探讨了当前地名地址数据更新的方法,分析了这些方法的优缺点及适用性;最后,论述地名地址数据更新方法的发展方向,以指导当前地名地址数据的更新工作。     

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。     

基于移动互联的内外业一体化地名地址信息采集系统的设计与实现

地名地址数据不仅是与人们的日常生活息息相关的社会公共信息资源之一,还是政府行政管理、经济建设、国内外信息交往不可或缺的基础信息资源。本文针对目前地名地址数据采集过程中存在的采集不规范和效率低等问题,设计了以外业拍照和实时定位方式的数据采集、内业录入到数据更新的采集流程,基于移动互联技术开发了地名地址信息采集系统,结合示范应用介绍了主要功能和系统应用情况。该系统既简化了地名地址的采集流程,同时又提高了数据采集的效率,推动了智慧城市建设。     

深度学习的中文地址切分算法北大核心CSCD

针对传统分词对词典依赖过高的问题,该文提出了一种基于深度学习的中文地址要素的切分与重组算法。首先利用二元语法(Bigram)二分法将地址切分,然后用网络兴趣点(POI)数据地址集作为样本,采用基于深度学习的方法对地址要素进行特征匹配与要素重组,最终实现以地址要素为单元的中文地址自动切分。本文采用上万条网络采集的POI地址数据作为实验样本,实验结果表明,该算法不仅降低了对词典的依赖,同时也对地名地址的切分正确率有较大提升。     

深度学习的中文地址切分算法

针对传统分词对词典依赖过高的问题,该文提出了一种基于深度学习的中文地址要素的切分与重组算法。首先利用二元语法(Bigram)二分法将地址切分,然后用网络兴趣点(POI)数据地址集作为样本,采用基于深度学习的方法对地址要素进行特征匹配与要素重组,最终实现以地址要素为单元的中文地址自动切分。本文采用上万条网络采集的POI地址数据作为实验样本,实验结果表明,该算法不仅降低了对词典的依赖,同时也对地名地址的切分正确率有较大提升。     

多数据源的全球地名翻译比对与匹配方法研究

针对当前单一数据源地名翻译准确率低下的问题,该文从属性相似度等方面出发,利用互联网地名及地图资源,提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法。设计并开发了基于多数据源的地名翻译工具。使用该方法完成了对全球1∶1 000 000矢量数据的批量化地名数据处理及地名规范化整理。实验证明,使用该方法较大程度减少了地名处理时的人工工作量,提高了地名匹配效率及其准确性,具有一定的工程实用价值。提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法,一定程度上改善了单一数据源地名翻译准确率与翻译效率低下的问题。     

归类识别地名匹配算法

针对现有中文地名匹配算法忽略中文表达的多样性和规则性使得匹配准确性不足的问题,文章提出了一种归类识别地名匹配算法。该算法首先基于地名通名词典和地名结构规则知识库对地名类型判定,然后进行地名核心词字符串相似度匹配,最终得到符合查找期望的匹配结果。论文以居民小区地名为具体研究对象,利用该算法对德州市600条已售小区数据进行匹配验证,试验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面有较大提升。     

地名地址数据库动态更新研究——以厦门市为例

地名地址数据库属于智慧城市建设中重要的软基础设施之一,但是如何保障这个数据库的现势性,为政务和公众应用提供一个全面、准确、能及时更新的地名地址数据库,一直是个难题。根据厦门市地名地址数据库建设的实践经验,提出了数据动态更新的方法——基于业务驱动的数据动态更新策略,即将地名地址数据库的维护和更新与日常办公业务和工作流机制结合起来,保障数据的及时更新。     

面向新型城镇规划与精细化管理的地名地址数据建设思考——以南京市为例

数据规范、信息丰富、现势性良好的地名地址数据是新型城镇规划与精细化管理的数据支撑与保障,目前国内各大、中城市也正在积极开展此项工作。本文在调查研究的基础上,结合南京实际,探索了地名地址数据规范的建立,并积累了一定的实践经验,最后提出了数据的应用愿景。     

一种俄语地名专名快速音译方法

为了提高俄语地名翻译效率,本文通过分析俄语语音特点和俄语地名音译规则,构建了俄汉音译对照表,提出了一种俄语地名专名自动快速音译方法。该方法在俄语地名音节切分的基础上,基于正向最大匹配原则,完成切分后子字符串与俄汉音译对照表词条机械匹配,进而实现俄语地名专名音译。经过地名翻译实验,验证了该方法的可行性,对于俄语地名翻译工作具有重要的现实意义。     

一种基于地址分词的自动地理编码算法

针对我国多数城市地名/地址表述的不规范性,基于可伸缩地址模型提出地理编码数据库的构建方案,设计一种基于地址分词的自动地理编码算法.首先根据地理编码库编制地址词典,利用地址词典对地名/地址进行地址分词,形成地址要素及其级别;然后再对地址要素及其级别组合形成查询条件到地理编码库中进行匹配;最后分析影响这种地理编码算法精准度...     

地名地址数据库多源集成方法研究

地名地址数据库属于基础地理信息数据库,是构成数字城市地理空间框架不可或缺的重要组成部分,随着我国数字城市的逐步推进,城市建设和管理工作对基础地理信息的需求日益增加,地名地址数据库的建设和更新工作显得尤为重要。面对当前城市发展日新月异的现状,如何有效地提升数据完整性、时效性以及权威性成为数据库更新工作中必须解决的问题。本文以德州市地名地址数据库更新项目为例,指出外业调查中存在的数据问题,在对多来源地名地址数据进行广泛收集,分析这些数据的空间特征、时间特征以及利用方式的基础上,提出基于多源数据集成的数据库建设思路,利用地名地址匹配技术及人机交互的方式将官方资料与调查数据进行有机融合,并详细地从数据体系化检核、地名地址拓展、名称标准化3个方面进行阐述。项目成果表明,数据的质量明显提升。     

统计决策树下的城市地址集中文分词

不同于常规的需要依赖城市地址词典或规则库的地址分词模型，提出不依赖地址词典、基于海量地址数据挖掘的分词方法。该方法结合统计规律计算地址要素在地址数据集中的分布特征，挖掘地址数据中分词的后缀点和落差点，根据后缀点和落差点的相对位置关系构建统计决策树提取地址要素；并采用深圳市建筑物地址普查数据进行验证，形成对当前地址地名词典的有益补充。