本文關(guān)鍵詞：基于多源POI數(shù)據(jù)的匹配融合方法研究

  更多相關(guān)文章： POI 多源數(shù)據(jù)融合 分類體系 語義匹配 位置糾正

【摘要】：隨著早期Google Earth、互聯(lián)網(wǎng)瓦片地圖帶給人們的新鮮感逐漸下降，電子地圖僅滿足瀏覽需求或者作為背景的時(shí)代已經(jīng)過去，人們對(duì)地理位置服務(wù)提出了更高的需求，地圖也亟需融入到大眾的日常生活中。 POI數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡(luò)電子地圖的最重要內(nèi)容，也是互聯(lián)網(wǎng)位置服務(wù)的立足之本。由于互聯(lián)網(wǎng)上的POI數(shù)據(jù)來源不一，，采集與處理過程各不相同，從而導(dǎo)致了這些數(shù)據(jù)在空間位置、屬性信息以及豐富程度上存在著一定的差異，因此如何有效地消除數(shù)據(jù)間的不一致性，并把它們組織成一套內(nèi)容準(zhǔn)確、可供用戶使用的數(shù)據(jù)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，本文針對(duì)目前多源POI數(shù)據(jù)融合過程中存在著效率低下且精度難以保障等問題，首先對(duì)當(dāng)前國內(nèi)外相關(guān)部門與互聯(lián)網(wǎng)電子地圖網(wǎng)站各自的POI數(shù)據(jù)分類體系進(jìn)行了分析和研究，對(duì)當(dāng)前存在的不同分類體系進(jìn)行了融合處理，最后提出了一種基于網(wǎng)格劃分自動(dòng)提取控制點(diǎn)的多源POI位置糾正方法，有效地提高了多源POI空間位置融合的精度和效率。論文具體內(nèi)容有幾下幾點(diǎn)： (1)首先對(duì)互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景及原因進(jìn)行了分析總結(jié)，然后針對(duì)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的國內(nèi)外研究狀況做了論述和對(duì)比。 (2)重點(diǎn)介紹了多源空間數(shù)據(jù)融合的幾種方法，包括基于坐標(biāo)幾何位置的變換模型和地理實(shí)體的匹配過程，基于分類分級(jí)和屬性編碼方式以及文本相似度的計(jì)算方法，對(duì)方法的特點(diǎn)和不足做了分析與研究。 (3)介紹了一種互聯(lián)網(wǎng)地圖POI數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取技術(shù)，通過研究互聯(lián)網(wǎng)POI數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和Html網(wǎng)頁內(nèi)容的組織形式，編程實(shí)現(xiàn)了POI的自動(dòng)解析與提��；在研究國內(nèi)外大型地圖網(wǎng)站POI興趣點(diǎn)分類體系的基礎(chǔ)上，結(jié)合其優(yōu)缺點(diǎn)建立了一套較為完善的POI分類體系。 (4)針對(duì)目前多源數(shù)據(jù)融合過程中使用傳統(tǒng)控制點(diǎn)選取方法存在著效率低下且精度難以保障等問題，提出了一種基于網(wǎng)格劃分自動(dòng)提取控制點(diǎn)的多源POI位置糾正方法，采用中文語義匹配的方式自動(dòng)獲取每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的控制點(diǎn)與精度檢核點(diǎn)，通過多項(xiàng)式變換與粗差剔除過程計(jì)算出相應(yīng)網(wǎng)格內(nèi)的坐標(biāo)變換系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了不同源數(shù)據(jù)在空間位置上的“吻合”，最后對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。 (5)最后以上海市售票點(diǎn)數(shù)據(jù)為例做了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果達(dá)到了預(yù)期的效果，具有較高的準(zhǔn)確度和效率。
【關(guān)鍵詞】：POI 多源數(shù)據(jù)融合 分類體系 語義匹配 位置糾正
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P208
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容13-14
• 1.3.1 相關(guān)技術(shù)與方法研究13
• 1.3.2 基于 HtmlParser 的 POI 自動(dòng)提取13
• 1.3.3 多源異構(gòu) POI 分類體系的融合13-14
• 1.3.4 無人工干預(yù)的坐標(biāo)位置糾正14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 2 多源空間數(shù)據(jù)融合基本方法15-33
• 2.1 幾何位置的融合15-29
• 2.1.1 坐標(biāo)系換算15-20
• 2.1.2 實(shí)體匹配20-23
• 2.1.3 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換23-29
• 2.2 屬性信息的融合29-33
• 2.2.1 分類分級(jí)和屬性編碼29-31
• 2.2.2 屬性數(shù)據(jù)相似度計(jì)算31-33
• 3 數(shù)據(jù)獲取與分類處理33-44
• 3.1 數(shù)據(jù)獲取33-39
• 3.1.1 多源 POI 數(shù)據(jù)的特點(diǎn)33-34
• 3.1.2 POI 獲取方式34-35
• 3.1.3 POI 自動(dòng)提取35-39
• 3.2 多源 POI 數(shù)據(jù)分類體系融合39-44
• 3.2.1 分類的指導(dǎo)思想與基本原則40-41
• 3.2.2 本文采用的分類方法41-42
• 3.2.3 多源 POI 分類體系融合42-44
• 4 基于網(wǎng)格劃分的多源 POI 位置糾正44-56
• 4.1 地理范圍網(wǎng)格劃分44-46
• 4.2 控制點(diǎn)與檢核點(diǎn)自動(dòng)提取46-47
• 4.2.1 共指對(duì)象的定義46
• 4.2.2 共指 POI 自動(dòng)匹配46-47
• 4.3 控制點(diǎn)粗差過濾47-50
• 4.4 坐標(biāo)變換計(jì)算50-51
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-56
• 5 總結(jié)56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果60-61
• 附錄A POI 分類體系表61-68

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周瑞榮;許祝華;張彥彥;;對(duì)“海域使用分類體系”的幾點(diǎn)思考[J];海洋開發(fā)與管理;2009年03期

2 王麗s

本文編號(hào)：1120165