【摘 要】
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随着移动智能设备的普及以及基于位置服务应用的广泛使用，人们可以便捷的获取自己当前所处位置的数字坐标，精确的表达自己所处的空间位置。这种精确的位置表达可以方便机器设备的计算处理，然而对于用户——人这个认知个体来讲，则需要将空间位置基于坐标的精确表达转换成便于人认知的自然语言的描述表达。现阶段，基于位置服务的应用程序会给出用户当前所处的位置描述，一般情况下这种描述仅仅是做了一个逆向地址编码的过程，或者
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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随着移动智能设备的普及以及基于位置服务应用的广泛使用，人们可以便捷的获取自己当前所处位置的数字坐标，精确的表达自己所处的空间位置。这种精确的位置表达可以方便机器设备的计算处理，然而对于用户——人这个认知个体来讲，则需要将空间位置基于坐标的精确表达转换成便于人认知的自然语言的描述表达。现阶段，基于位置服务的应用程序会给出用户当前所处的位置描述，一般情况下这种描述仅仅是做了一个逆向地址编码的过程，或者仅仅是用临近的地物目标名称来代替该位置的描述，这并不能充分的表达出一个坐标位置的详细信息，以致在使用打车、寻路等相关应用软件时，人们难以得到乘客或者自己位置的准确描述，造成位置信息沟通障碍(图1)。本研究利用城市基础路网、区划以及兴趣点数据，建立多层次城市空间知识表达，基于该表达模型实现一个城市街道网络空间位置描述的服务应用。
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