【摘 要】
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如今,城市建设已经从数字城市发展阶段向智慧城市前进,城市信息空间下的数据体量也越来越大,数据种类也越来越多。从长远的角度来看,如何解决智慧城市中各种数据的共享、融合与集成,是智慧城市建设需要解决的问题。根据空间位置将这些数据进行整合,既符合数字城市的本质,也是一种值得研究的解决方案。地址作为一种相对规范且使用最多的描述位置的数据形式,存在于城市中的交通、规划、邮政和税务等各种领域之中,将地址定位到
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如今,城市建设已经从数字城市发展阶段向智慧城市前进,城市信息空间下的数据体量也越来越大,数据种类也越来越多。从长远的角度来看,如何解决智慧城市中各种数据的共享、融合与集成,是智慧城市建设需要解决的问题。根据空间位置将这些数据进行整合,既符合数字城市的本质,也是一种值得研究的解决方案。地址作为一种相对规范且使用最多的描述位置的数据形式,存在于城市中的交通、规划、邮政和税务等各种领域之中,将地址定位到城市空间体系中,可以完成基于空间位置的数据整合,对智慧城市建设意义重大,未来对地址空间定位的需求将会越来越广泛,对位置的精度要求会越来越高。现有的地址数据库虽然覆盖面较广,但是仍存在地址数据缺失的现象。如何对这部分地址数据进行空间估计、定位,现有的方法大都利用地址匹配的方法,但这些方法往往忽略地址元素之间的语义关系,使得有些地址无法给出合理的空间定位或者其精度改善效果不佳。因此,结合地址库中地址的空间关系和地址元素之间语义关系进行研究,对地址定位以及对地址库中缺失的地址进行位置估计,在理论和实践上都有很重要的意义。本文针对地址库中缺失的地址数据空间定位的问题,根据地址库中地址元素之间语义关系构建出语义位置网模型,基于语义位置网模型中的空间关系和语义关系,设计出对缺失地址进行位置估计的方法。主要内容和贡献如下:（1）以地址元素为单元,提出了语义位置网结构模型,对其构建方法以及流程进行了研究总结。在标准地址库构建流程基础上,根据语义位置网结构模型,从语义层次角度,研究出快速构建地址元素和空间位置之间的关联关系,得到语义位置网的方法。该语义位置模型能够为地址定位提供更多参考信息。（2）以语义位置网为研究对象,对其中包含的语义关系、空间关系和节点关系进行讨论和研究,得到它们之间的相互关系,对其中的模糊情况进行了度量界定,为后续的基于语义位置网的地址位置估计提供理论基础。（3）提出地址位置估计的具体方法流程,通过设计对比实验,结合结果详细分析和研究了各种参数策略对地址位置估计精度的影响,其中最优的地址位置估计策略组合结果相比主流点数据地址匹配方法提高了17.76%,验证了本方法的先进性。并且结合实际应用场景,对本文方法进行了验证。
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