基于用户反馈的POI搜索引擎优化研究

随着互联网经济的迅猛发展,PO(IPoint Of Interest)搜索成为空间信息服务业发展的核心技术之一。提高用户满意度无疑是POI搜索引擎的最终目标。通过挖掘用户访问日志,建立反馈相似度模型,可提高搜索结果准确度,优化POI搜索引擎。通过理论分析,该方法在不增加计算时间的基础上提高了搜索结果的准确性。最后将该方法应用于中国科学院计算技术研究所地理信息中心自主研发的通图(www.tongmap.cn)地图搜索引擎中,结合实际数据测试,说明该方法在优化POI搜索引擎方面是行之有效的。

车载导航电子终端中搜索沿路POI方法研究

本文提出了一种在车载导航电子终端上快速搜索沿路POI的方法,以道路为参考基准,通过设计特定存储结构的道路索引文件、沿路POI索引文件,利用两级空间索引机制,有效缩小了POI搜索范围,从而能够快速检索出道路两边的POI,为出行者提供更加快捷的沿路POI搜索服务。

基于AO的基础地物批处理搜索小工具开发实现

主要基于ArcGIS 10.1平台下AO开发接口,实现在地理国情普查项目中基础地物空间图层批处理检索、图属联动、属性人工查找、删减例外记录、基本统计、输出文档等功能,减轻了检查工作量,为国情基本统计、防灾减灾、规划决策等工作提供有效的基础地理信息支撑。

基于向量距离的词序相似度算法

手机POI搜索已经成为手机搜索的主要应用之一。该文结合手机搜索的特点以及POI数据的结构性特征采用简拼进行POI搜索。由于词序相似度是影响简拼搜索排序结果的主要因素,该文提出了基于向量距离计算词序相似度的算法。该算法采用空间向量模型作为简拼的表示方法,将提取的公共简拼映射为位置向量,进而利用位置向量间的距离计算词序相似度。通过理论分析,该算法相比基于逆序数的词序相似度算法,将时间复杂度由O(nlogn)降为O(n),空间复杂度由O(n)降为O(1)。实验结果表明,基于向量距离的词序相似度算法有效地保证了准确性,可以满足手机POI简拼搜索的应用需求,并在性能上将词序相似度的计算效率提高16.88%。

位置服务的网络测量与分析方法

位置服务(LBS)已经成为人们生活中不可或缺的一部分,关系到国家安全、经济发展和社会民生,在新一代信息技术的战略性新兴产业中,占有举足轻重的地位。针对特殊领域应用的窄带网络环境,重点研究了利用开源性能测试工具JMeter对位置服务应用进行网络测量与分析。首先,提出了试验原理并设计了试验方法;随后,对单线程以及多线程并发等场景进行了试验与分析;最后,对试验结论以及未来进一步工作进行了展望。

基于Elasticsearch的高精度地名检索服务设计

针对地名地址检索服务匹配地名信息精确度不高的问题,本文基于分布式全文检索引擎Elasticsearch,在地名索引的字段映射和模糊匹配的接口等关键点进行详细研究,并结合地名数据库的特点,提出一种高精度的地名地址检索方案。