基于语义挖掘的应急空间信息采集技术

首先介绍了语义搜索、地名地址匹配、空间分析等技术;然后基于Hadoop搭建了分布式搜索引擎,实现了空间信息的搜索与提取;并将其应用于应急管理领域,获得了福州市由暴雨导致的涝点数据。     

GIS地名搜索系统的关键技术设计与实现

针对GIS地名搜索系统的关键技术,阐述了用于分词搜索的词典设计,设计了中文分词算法;选用全文检索引擎Lucene实现了地址匹配组件;设计了地名搜索系统架构并实现了地名搜索功能。     

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。     

分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法研究

为解决地理信息服务分布式目录服务系统中的服务查找问题,提出了基于分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法。设计了包含词汇语义相似度的地理信息服务倒排索引结构并建立了倒排索引,讨论了顾及索引键的同义概念和父辈概念的倒排索引更新方法,然后给出了使用倒排索引搜索地理信息服务的算法。通过水平划分和垂直划分两种方式建立了分布式地理信息服务的全局索引,给出了基于分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法,实验验证了方法的效率。     

地名地址基因的网页文本地名地址提取算法

针对网页文本蕴含着丰富的地名地址空间信息,但因其描述的随机性、多样性,导致信息很难被快速、准确地识别出来的问题。该文在分析网页文本中地名地址组成特点的基础上,考虑地名地址的事件属性,提出了一种基于"地名地址基因"的信息提取方法,依据事件相关度、地名地址的字符长度等提取因子建立提取规则树获取目标地名地址。实际数据测试表明该方法在地名地址提取上更具针对性,提高了效率和准确率。     

基于QGIS的地名搜索插件开发

利用Python和PyQt开发平台,基于地名地址数据库,介绍在开源软件QGIS中开发地名搜索插件的具体实现方法,实现QGIS在地名搜索功能上的扩展.     

地名地址二维码应用探索

界定了地理编码、地理代码、地名地址二维码概念等概念,分析了二维码的特点及地名地址二维码的设计流程与方法。综述了地名二维码和地址二维码在公安、快递、地名及农产品追溯方面的应用。地名地址二维码信息丰富,改善了地名地址编码方法和人们的生活,在公安、快递、地名及农产品追溯等方面已经并正在发挥作用,在物联网和智慧城市建设领域的应用深度与广度上有很大潜力,建议对其规范化管理和应用,在智慧城市建设中发挥应有作用。     

基于Versant面向对象数据库的地名地址存储研究

地名地址数据是地理信息定位与交换的载体,是地理空间框架中的必要组成部分.本文基于Versant面向对象数据库,对地名地址的结构进行了分析及分类挂接到地址树中,设计了以现有关系数据库为基础,将地名地址数据导入到面向对象数据库的流程;同时,在Versant数据库中,设计了分布式存储过程,并进行了存储测试.结果表明,基于Versant数据库能够优化现有地址的存储,方便解决现有各种业务系统在地名地址数据使用中遇到的问题.     

分布式异构栅格数据的集成管理研究

为了实现分布式异构栅格空间数据无缝集成服务,设计了分布式异构栅格数据的集成管理架构,提出了分布式异构栅格数据集成方法,其核心是建立异构栅格数据索引代理、全局逻辑金字塔结构索引和分布式索引注册中心,实现异构金字塔结构栅格数据的集成、更新和服务。     

基于搜索引擎技术的地名地址定制查询研究

近年来,随着网络信息的爆炸式增长,搜索引擎成为各大网站研究的重点,尤其是针对用户定制结果的搜索引擎技术已经得到了广泛的应用,但是在地图服务领域,还没有引入这种定制结果的搜索引擎技术。本文在分析研究搜索引擎及其关键技术的基础上,提出了一种基于搜索引擎技术的地名地址定制查询方法。     

面向服务的地理信息公共平台关键技术研究

地理信息公共平台是数字城市地理空间框架建设的重要内容。基于面向服务的体系架构,本文设计和研究了地理信息公共平台应用的总体模型。空间信息目录服务为分布式地理资源共享集成提供索引,数据在线维护更新和网络空间分析服务实现了多源多专题空间数据的分布式互操作机制。实验采用开放松耦合接口跨部门共建应用模式,在数字城市地理空间框架建设中实践验证本文关键技术具有应用价值。     

基于深度和广度优先算法相结合的闭合环自动搜索方法研究

搜索闭合环、附合路线是测量控制网验前精度评定和粗差探测的重要内容。文中结合数据结构相关知识,在已有的基于深度优先算法搜索闭合环的基础上,提出一种利用深度优先和广度优先算法相结合的自动搜索控制网闭合路线、附合路线的搜索方法,与传统搜索方法相比,搜索速度有很大提高。     

导航信号干扰源定位排查能力评估

立足干扰源定位排查能力培训,对导航信号干扰源定位排查能力进行综合评估．运用层次分析法、德尔菲法等方法解决三个方面的问题:一是建立评估指标体系,二是确定评估指标权重,三是确定量化评分方法,为开展导航信号干扰源排查培训提供有效的综合能力评估方案,确保培训科目内容设置、分值分配及成绩量化评分的科学性、合理性,有利于准确评估导航信号干扰源定位排查能力．      

基于Lucene的数据库全文信息检索

本文深入研究了全文检索引擎Lucene的架构,提出了基于Lucene的数据库全文检索解决方案,并给出了基于Lucene构建全文检索系统的流程图。最后,通过实验对数据库SQL查询和基于Lucene全文检索作了比较。结论证明基于Lucene的数据库全文检索,具有丰富的接口设计和良好的扩展性,适用于海量数据的检索和查询。     

Towards intelligent geospatial data discovery: a machine learning framework for search ranking

Current search engines in most geospatial data portals tend to induce users to focus on one single-data characteristic dimension (e.g. popularity and release date). This approach largely fails to take account of users’ multidimensional preferences for geospatial data, and hence may likely result in a less than optimal user experience in discovering the most applicable dataset. This study reports a machine learning framework to address the ranking challenge, the fundamental obstacle in geospatial data discovery, by (1) identifying a number of ranking features of geospatial data to represent users’ multidimensional preferences by considering semantics, user behavior, spatial similarity, and static dataset metadata attributes; (2) applying a machine learning method to automatically learn a ranking function; and (3) proposing a system architecture to combine existing search-oriented open source software, semantic knowledge base, ranking feature extraction, and machine learning algorithm. Results show that the machine learning approach outperforms other methods, in terms of both precision at K and normalized discounted cumulative gain. As an early attempt of utilizing machine learning to improve the search ranking in the geospatial domain, we expect this work to set an example for further research and open the door towards intelligent geospatial data discovery.     

搜索引擎Robot技术的优化算法研究

文章介绍了因特网搜索引擎的工作机制,以深度优先与广度优先算法的结合为基础,探讨了因特网信息搜索算法的优化。     

一种改进的测量控制网最小独立环搜索算法

对已有的生成树搜索方法进行了改进,利用广度优先的思想搜索,线性表结构存储数据,提高了算法的时间效率,简化了计算复杂度,使得该方法更加适用于大型测量控制网的最小闭合环搜索。     

高维空间数据索引技术研究

目前空间数据相似性查询有着广泛的应用需求,解决相似性查询问题的一项关键技术就是高维空间数据索引。从分析高维空间数据的分布特性入手,探讨相似性查询中的高维空间数据检索问题,在此基础上,提出一种针对相似性查询的高维空间数据索引的分类方法,将高维空间数据索引分为三类:向量空间树型索引、基于向量近似的索引以及基于距离的索引,这种分类初步理顺了高维空间数据索引与相似性查询的关系,并以各类方法的代表性索引结构为例,分析指出各类高维索引方法的实现机理及其适应性,为相似性查询中索引技术的研究奠定了基础。     

反距离加权插值算法中插值参数对DEM插值误差的影响

插值算法是影响DEM精度的主要因素之一,对于插值参数如何影响插值算法并最终影响插值精度却研究较少。这里以反距离加权插值算法中的插值参数为实验对象,选取了6种不同地貌类型的离散点数据,基于中误差度量指标,运用交叉验证方法研究权指数、搜索点数、搜索方向对DEM插值精度的影响。实验结果表明:1)在搜索方向方面,四方向搜索和八方向搜索对提高DEM插值精度并不明显;2)搜索点数为8～12点是较好的选择;3)当权指数≥3时,对DEM插值精度的影响不明显,2或3是较好的选择;4)3因素对DEM插值精度的显著性影响顺序为"权指数>搜索点数>搜索方向"。     

地名分词搜索的词典设计与匹配方法研究

阐述了专门用于分词搜索的关键词词典设计,提出了采用逆向最大匹配和权重匹配相结合的方法,实现了更加准确、高效的地名搜索。