多源地图平台的政务专题信息整合共享技术研究

推进政务专题数据整合、共享、应用是智慧城市建设的重要举措,当前,各政务部门虽然汇聚了大量含有空间位置的专题信息,但各行业无法提供基于统一空间标准的专题数据进行共享使用与联动更新,如何使行业专题数据能够基于统一的空间地理位置进行整合匹配成为解决问题的关键。因此,本文以山东省政务专题数据为例,提出通过“汇聚库、匹配库,成果库”作为数据整合的流程底座,以多源在线地图平台的地理编码服务和地名检索服务作为专题数据整合的关键技术支撑,推进了专题数据跨部门整合共享,提升了政务服务效能。

基于统一地名地址的地理实体自动赋码关联系统设计与研究

针对行业专题数据实时空间化及深度融合应用需求,本文提出了基于统一地名地址的地理实体自动赋码关联系统建设,构建地理实体与统一地名地址数据关联体系,设计了服务接口、计算提取、语义关联、手动识别等系统核心模块,形成了完整系统技术框架,通过地理实体编码构建形成“块数据”,实现了各行业数据逻辑汇聚,为推进行业数据跨地域、跨部门有效便捷共享提供了技术支撑。

中文地名地址匹配方法综述

针对中文地名地址匹配过程中容易出现匹配准精度不高、效率低的不足,本文从地名地址数据预处理、地名地址的解析与分词、地名地址匹配方面阐述了地名地址匹配技术的研究现状,并对已有方法的优缺点进行总结与分析,最后结合方法改进遇到的困难,展望了中文地名地址匹配计算方法未来的发展方向。

语义相似性度量技术在地名匹配研究中的应用

完善地名自动匹配更新技术,以地名属性信息为契机,采用语义相似性度量技术进行地名匹配研究.研究结果表明:语义相似性度量技术对于地名的自动化乃至智能化匹配技术有着不可替代的支撑作用,并且可以大大简化以及完善原有的地名匹配方法,值得深入研究并实践采用.该研究成果打破了原有地名匹配研究的局限性,有助于其他学者对地名匹配方法的进一步完善与拓展,展现了良好的地名匹配研究前景.

大数据环境下基于贝叶斯推理的中文地名地址匹配方法

传统的中文地名地址匹配技术难以处理大数据环境下海量、多样和异构的智慧城市地理信息空间中的中文地名地址快速匹配问题。提出了一种Spark计算平台下基于中文地名地址要素的匹配框架及应用智能决策的匹配算法(An Intelligent Decision Matching Algorithm,AIDMA)。首先,从中文地名地址中富含的语义性和中文字符串、数字与字母之间的自然分隔性两个方面进行地址要素解析,构建了融合多距离信息的贝叶斯推理网络,从而提出了基于多准则评判的中文地名地址匹配决策方法。然后,利用芜湖市514967条脱敏后的燃气开户中文地名地址信息库与1770979条网格化社区中的中文地名地址信息库(包含网格化地址的地理空间信息)进行实验与分析。实验结果表明,在处理大规模中文地名地址信息时,相比于传统的中文地名地址匹配方法,该方法能够有效提高单条中文地名地址的匹配效率,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。

改进的RSS信息推送技术在农地流转中的应用

我国农地流转过程存在双方沟通不畅、信息不对称等问题,建立合理有效的信息沟通机制是解决当前农地生产要素合理流动和优化配置的有效途径之一。本文在分析农地流转信息推送特征的基础上,提出将RSS信息技术应用到农地流转信息推送领域,并探讨在RSS信息推送模型中引入地名匹配步骤,进一步提高农地流转信息推送的查全率、查准率和综合分类率。

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。

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。

广西农业信息地理匹配引擎设计与实现

【目的】研究高并发、大流量农业信息地理匹配引擎,改进其算法,解决广西区内壮语地名匹配问题,实现农业信息的自动匹配与空间定位,以满足农业大数据平台高并发、大流量的地理匹配需求。。【方法】通过改造开源的Solr全文搜索引擎,结合广西地名中的少数民族语言特点,扩充地名词典、设计数据组织方式与逆向分词算法、改进TF-IDF算法。【结果】在改进方法的基础上设计并实现了农业地理信息地理匹配引擎。经过第三方15484条数据测试,能够准确切分壮语地名,引擎在500并发下仍具有良好的响应速度,匹配准确率达98.43%。地理匹配引擎目前已应用到糖业发展大数据平台中,并取得了良好的效果。【建议】针对测试中出现的问题,建议在下一步工作中扩充并完善词库内容、增强语义推理能力、研究基于空间语义的定位算法,提高广西农业信息的定位精度。

一种海图英语地名机器翻译方法

针对目前海图英语地名机器翻译研究薄弱、传统人工翻译效率低等问题,提出了一种语料库和规则驱动相结合的海图英语地名机器翻译方法:首先分析海图英语地名组成特点及翻译难点,在此基础上设计英汉海图地名双语语料库及通名表,实现对现有海图地名资料的继承和地名通名的自动识别与翻译;而后结合英语地名译音表及译写细则开展音节切分,进而采用正向最大匹配算法完成待译字符串与英汉音译表的匹配,实现英语地名专名音译;最后组合输出地名通名及专名译写结果。经过对海图英语地名翻译实验,验证了该机器翻译方法的有效性,为大规模海图英语地名翻译奠定基础。

结合地名知识和位置信息的中文地名匹配方法

针对中文地名数据中存在的“同名异地”“异地同名”等歧义问题,本文提出了一种结合地名知识和位置信息的地名匹配方法。首先基于特征词的规则匹配模式对地名名称结构进行了解析。然后结合地名的位置信息实现中文地名匹配;同时,基于地名的行政区划信息和实体信息关联多源地名数据,构建地名知识库。最后以兴趣点数据为例,基于名称相似度和位置相似度匹配地名数据中的地名信息,并以知识图谱的形式进行存储和表达。

CURE聚类方法及其在交通信息服务系统中的应用

交通信息服务系统是智能交通系统的重要组成部分,针对交通信息服务系统中存在的模糊地名匹配问题,研究了空间数据挖掘方法中聚类分析方法,并提出了基于串行表示(ClusferingUsingREpresentatire,CURE)聚类方法的模糊地名匹配模型和算法。最后以广州市电子地图为例,对提出的算法进行了验证。实验证明采用该算法可以有效的提高空间信息的检索速度和模糊地名匹配效率。

比赛成绩科学排名的一种新方法探讨

体育比赛往往受天气、参赛者水平发挥等非客观因素的影响,通常的排名方法并不能如实反映参赛者的水平。以足球比赛为例,本文提出一种基于概率统计理论的新的排名法。这种方法的优点是受非技术因素的干扰相对较小,所得排名更能反映出参赛者的真实实力,因此也更为科学。

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。

SDM技术在交通信息服务系统中的应用

交通信息服务系统是智能交通系统的重要组成部分,本文针对交通信息服务系统中存在的模糊地名匹配问题,研究了空间数据挖掘方法中聚类分析方法,并提出了基于CURE聚类方法的模糊地名匹配模型和算法。最后以广州市电子地图为例,对本文提出的算法进行了验证,实验证明采用该算法可以有效的提高空间信息的检索速度和模糊地名匹配效率。

一种地名地理实体数据自动获取方法

以提高地名地理实体数据自动化生产程度为切入点,充分利用矢量基础地理框架数据成果,提出了一种地名地理实体数据自动获取方法。首先结合矢量基础地理框架数据的数据分布特点,制定了合理的地名地理实体数据自动提取策略;在此基础上,针对所提取的数据集存在重复地名、同一地名的地理实体数据存储分散或被动分割等问题,通过设计有效的地名匹配策略,对同一地名进行去除重复处理,在此基础上将对应的地名地理实体数据进行归并处理;最后,结合实体数据的组织特点,建立了适合于点、线、面、多点、多线、多面、几何集合等不同类型的地名地理实体数据重组方法,实现对地名地理实体数据的空间重组。实验表明,采用所提出的方法,不仅能有效地获取地名地理实体数据,满足地名工程建设需求;而且改变了传统的数据生产模式,充分利用了现有数据成果,避免了地名地理实体数据的重复建设。该方法的提出为地名相关工程建设中地名地理实体数据的生产、更新提供了一种新思路和新方法。

面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法

针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6537条数据和130988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。

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。

桐庐县地名普查技术方法应用及实现

阐述了桐庐县第二次地名普查的目的、任务、实施工作流程及建库方法,地名普查主要包括地名目录整理、地名登记表填写、野外地名坐标测量及照片拍摄、内业地名数据整理建库、地名成果数据提交及输出等工作阶段,并重点强调在实施过程中的注意事项,对于开展第二次地名普查具有一定的可操作性及参考意义。

中文村名俗称与规范名称的匹配算法

随着数字化的发展,越来越多的应用要求通过采用自然语言文字描述直接找到对应的详细的地址信息,并能够在空间位置上进行显示,即地名地址匹配空间化过程。然而,现今在地名的规范化角度还存在着很多问题,在乡镇或街道办及以上的行政等级的命名中都已基本规范统一,但是在村庄级的命名中还有待进一步的完善。所以本文通过对国内外文献研究,规范村名命名规律,匹配算法研究进一步加深中文村名俗称与规范名称的匹配算法的研究。