隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的高效錄入、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能,但很難發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識(shí)、空間關(guān)系等。在大數(shù)據(jù)背景下,涌現(xiàn)了很多知識(shí)服務(wù)系統(tǒng),卻不能很好地利用海量的地理空間大數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)背后的隱式地理信息。地理資源與地圖信息專業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)作為專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)服務(wù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)地理資源知識(shí)挖掘與發(fā)現(xiàn)、知識(shí)集成等功能,對(duì)我國(guó)的工程科技、科學(xué)研究和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)工具是構(gòu)建地理資源與地圖信息專業(yè)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)。其中,關(guān)聯(lián)對(duì)象主要是地理資源信息專業(yè)知識(shí),其來(lái)源廣泛,需要通過(guò)分析知識(shí)來(lái)源,設(shè)計(jì)知識(shí)表達(dá)模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)知識(shí)提取和整理。地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)工具的研究目的在于為知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)提供知識(shí)檢索、知識(shí)集成、知識(shí)挖掘等功能的技術(shù)支持,為知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)提供高性能的地圖知識(shí)服務(wù)奠定基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)工具最核心的問(wèn)題是要實(shí)現(xiàn)空間知識(shí)關(guān)聯(lián)算法。目前有很多針對(duì)文本的知識(shí)關(guān)聯(lián)研究和關(guān)聯(lián)算法,特別是圖書情報(bào)等領(lǐng)域,但適用于地理信息的空間知識(shí)關(guān)聯(lián)算法和工具仍然比較缺乏,針對(duì)這方面的研究仍然有很大的研究空間。本文從地理資源知識(shí)來(lái)源、空間表達(dá)模型、關(guān)聯(lián)算法、關(guān)聯(lián)工具系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)等方面進(jìn)行了相關(guān)研究。首先對(duì)地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)技術(shù)涉及的相關(guān)理論和技術(shù)進(jìn)行了研究和探討,討論了地理資源信息專業(yè)知識(shí)來(lái)源及知識(shí)體系,空間知識(shí)分類及形式化表達(dá),自然語(yǔ)言處理理論與技術(shù)以及中文地名地址匹配等問(wèn)題,并對(duì)地理本體進(jìn)行了探討。根據(jù)對(duì)這些理論的研究和探討,設(shè)計(jì)了地理資源專題知識(shí)發(fā)現(xiàn)及專題空間知識(shí)表達(dá)模型,以提高對(duì)本體的利用效率,并對(duì)地理本體進(jìn)行推理擴(kuò)展,使本體中隱藏的知識(shí)顯式化。文中借鑒國(guó)內(nèi)外對(duì)知識(shí)關(guān)聯(lián)算法的研究成果,分析了現(xiàn)有的知識(shí)關(guān)聯(lián)算法,并對(duì)現(xiàn)有的語(yǔ)義相似度關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行改進(jìn),從空間關(guān)聯(lián)語(yǔ)義、時(shí)間關(guān)聯(lián)語(yǔ)義、信息關(guān)聯(lián)語(yǔ)義等方面,設(shè)計(jì)了針對(duì)地理資源知識(shí)空間表達(dá)模型的關(guān)聯(lián)算法,充分利用本體良好的層次語(yǔ)義關(guān)系,實(shí)現(xiàn)空間知識(shí)關(guān)聯(lián)計(jì)算,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較了基于模型的算法與傳統(tǒng)知識(shí)關(guān)聯(lián)算的通用性,設(shè)計(jì)的算法得到的結(jié)果更加接近專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí),能夠滿足項(xiàng)目需要,為關(guān)聯(lián)工具的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。并根據(jù)設(shè)計(jì)的算法,對(duì)地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)工具原型系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),探討了原型系統(tǒng)的總體架構(gòu)和總體設(shè)計(jì),并對(duì)系統(tǒng)的功能模塊進(jìn)行了闡述。
【學(xué)位單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P208
【部分圖文】：

是地理資源信息的中文自然語(yǔ)言表現(xiàn)形式之一，為此對(duì)中文地名地址進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和計(jì)算，特別是地名地址匹配問(wèn)題的解決，對(duì)建立地理資源知識(shí)關(guān)聯(lián)工具具有非常重要的意義。與英文地名地址不同，中文地名地址是連續(xù)的字符串，但也具有一定的結(jié)構(gòu)，由一些地址要素組成，分析中文地名地址要素構(gòu)成，有利于采用合理的中文地名地址匹配方法。2.4.1 中文地名地址要素解析中文地名地址一般主要由行政要素、基本約束信息和位置信息等要素構(gòu)成，具體表述如下[68]：標(biāo)準(zhǔn)地址 :: 行政要素 基本約束信息 位置信息行政要素 : 國(guó)家 城市 行政區(qū)縣基本約束信息 : 街道 集鎮(zhèn) 工業(yè)區(qū) 自然村位置信息 : 建筑物編號(hào) 門牌號(hào) 標(biāo)志物如圖 2-5 所示，以“江蘇省徐州市泉山區(qū)大學(xué)路一號(hào)中國(guó)礦業(yè)大學(xué)南湖校區(qū)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院 C404”為實(shí)例說(shuō)明中文地址的結(jié)構(gòu)要素。行政要素 基本約束信息 位置信息

圖 4-5 萬(wàn)方平臺(tái)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)示例Figure 4-5 Sample of organization data by WanFang對(duì)萬(wàn)方平臺(tái)的 3654 條未經(jīng)處理的機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，以地址匹配、機(jī)構(gòu)成立時(shí)間、機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介信息等為基本關(guān)聯(lián)對(duì)象進(jìn)行結(jié)果計(jì)算，并建立標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)庫(kù)和地址庫(kù)作為匹配源進(jìn)行關(guān)聯(lián)度匹配計(jì)算，結(jié)果如表 4-2 所示。表 4-2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 4-2 Statistic of experiment results關(guān)聯(lián)類型 關(guān)聯(lián)結(jié)果 單項(xiàng)占比（%） 總占比（%）成功匹配結(jié)果 完全匹配 2594 條 71.083.9（共 3067 條） 模糊匹配 473 條 12.9無(wú)法匹配結(jié)果 過(guò)于模糊 539 條 14.816.1（共 587 條） 錯(cuò)誤結(jié)果 48 條 1.3根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出，成功匹配結(jié)果的成功率達(dá)到了 83.9%，說(shuō)明該算法基本能夠滿足知識(shí)關(guān)聯(lián)計(jì)算的要求，能夠滿足項(xiàng)目的基本需要。在成功處理結(jié)果中，完全匹配結(jié)果占比 71.0%，主要是因?yàn)橐匦畔⒈容^完整，比較容易得到正確結(jié)果；對(duì)于模糊結(jié)果占比 12.9%，大多是因?yàn)槊枋鲂畔⒋嬖谄缌x或者少量要素

圖 5-4 用戶界面Figure 5-4 User interface（2）用戶數(shù)據(jù)模塊：該模塊運(yùn)行與服務(wù)器端。接收到用戶數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和格式轉(zhuǎn)換，形成資源數(shù)據(jù)集。此外對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)分析，為下一步數(shù)據(jù)搜索做準(zhǔn)備。（3）數(shù)據(jù)搜索模塊：數(shù)據(jù)搜索模塊是從 LinkedData 中獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集。由于 Linked Data 數(shù)據(jù)眾多，需要從當(dāng)中篩選所需要的數(shù)據(jù)集。根據(jù)上一步中獲得的用戶數(shù)據(jù)信息，編寫 SPARQL 語(yǔ)言搜索。搜索結(jié)果形成目標(biāo)數(shù)據(jù)集。知識(shí)檢索模塊如圖 5-5 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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