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文檔簡介
1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,基于位置的服務(wù)極大的提高了人們出行的方便,基于位置的服務(wù)也成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn);與此同時,基于位置服務(wù)的內(nèi)容和應(yīng)用模式也隨著人們獲取信息的需求不斷的變化。基于位置的服務(wù)蘊(yùn)涵著巨大的商業(yè)價值,已經(jīng)成為各大互聯(lián)網(wǎng)廠家相互爭奪的陣地。興趣點(diǎn)(POI)是位置服務(wù)平臺的一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)元素,其質(zhì)量直接影響到位置服務(wù)的質(zhì)量。然而,POI數(shù)據(jù)來源廣泛,數(shù)據(jù)格式多樣,有效信息缺失或錯誤等問題,給POI數(shù)據(jù)的融合更新帶來了很大的
2、困難。有效的更新POI數(shù)據(jù)庫,使其能更好的對應(yīng)不斷變化地理實(shí)體,既是現(xiàn)實(shí)的客觀需求,也可以更好的滿足用戶多樣化的信息需求,推動各廠商位置服務(wù)向著內(nèi)容豐富、服務(wù)精準(zhǔn)和便捷高效發(fā)展。針對互聯(lián)網(wǎng)上多源異構(gòu)POI數(shù)據(jù)的融合的問題,本文所做的工作主要包括以下幾個方面的內(nèi)容:
?。?)網(wǎng)絡(luò)POI數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理。首先分析各大基于位置服務(wù)網(wǎng)站的技術(shù)結(jié)構(gòu),利用python腳本設(shè)計爬蟲算法,抽取相關(guān)網(wǎng)絡(luò)平臺的POI數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,將不同格
3、式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到標(biāo)準(zhǔn)格式下,尤其是將不同坐標(biāo)系下的空間屬性,轉(zhuǎn)換到同一的經(jīng)緯度坐標(biāo)下。
?。?)基于POI數(shù)據(jù)空間和屬性的約束關(guān)系,針對海量POI數(shù)量難以在有效的時間內(nèi)處理的問題,設(shè)計一種哈希索引方法,這種方法使得加入新POI數(shù)據(jù)的比較過程,局限在一個較小的POI數(shù)據(jù)集合內(nèi),使得數(shù)據(jù)的融合判重過程得以順利進(jìn)行。
?。?)POI各屬性的相似度分級判定規(guī)則,POI的比較是綜合比較各屬性的結(jié)果,每個屬性的相同或不相同,難以客觀反
4、映現(xiàn)實(shí),通過細(xì)分各相似度的等級,使其更加準(zhǔn)確,為最大熵模型的輸入輸入創(chuàng)造條件。
?。?)基于最大熵模型的判重方法,分別比較一對POI的經(jīng)緯度,名稱和地址的相似度,利用人工確定樣本訓(xùn)練最大熵模型,將POI層輸出的相似度等級作為特征輸入,利用最大熵模型得到一個綜合的相似度,然后取一個閥值來衡量一對POI點(diǎn)是否重復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的技術(shù)可以在少量人工的干預(yù)下,極大的提高網(wǎng)絡(luò)POI數(shù)據(jù)的融合更新效率,并且具有較低誤判率,能夠提高
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