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<正>兴趣点(point of interest,POI)是地理信息服务的重要形式。互联网上的POI信息大多位于深网网络(deep web)中,其数据量极其庞大。随着互联网技术与应用的快速普及和地理信息服务的深入发展,POI信息资源规模不断增长、更新更为频繁,充分挖掘深网网络中蕴含的POI数据,对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。当前,通用搜索引擎和普通深网爬行方法难以有效获取深网POI数据,来源于不同网站的POI信息也存在 相似文献
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针对海量专题机构数据空间信息和属性信息缺失的问题,该文使用专题机构信息网站作为信息源,以深度优先策略网络爬虫作为信息获取方法,提出了一种基于网络爬虫框架的专题机构数据空间信息采集方法。在网络爬虫方法关键功能模块中,设计了一种基于词元的字符串相似度矩阵算法来提高机构检索列表匹配准确度,并提出了一种基于决策树模式的行政区划信息识别和抽取算法用以实现地址字符串中行政区划的准确识别和提取。通过具体实现和实验测试,证明该方法能有效地实现专题机构数据空间信息和属性信息的采集,并具有较高的时间效率和准确率,可作为机构数据空间信息采集的一种有效方法。 相似文献
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针对传统POI数据采集方式成本高,更新缓慢,属性信息不完整等问题,分析天地图提供的地理信息服务和编程接口,结合网络开发技术提出了基于天地图的POI数据采集思路,开发了原型系统,实现了POI数据的采集与动态更新,对保障POI数据现势性、正确性和完整性具有参考意义。 相似文献
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To a large degree, the attraction of Big Data lies in the variety of its heterogeneous multi-thematic and multi-dimensional data sources and not merely its volume. To fully exploit this variety, however, requires conflation. This is a two-step process. First, one has to establish identity relations between information entities across different data sources; and second, attribute values have to be merged according to certain procedures that avoid logical contradictions. The first step, also called matching, can be thought of as a weighted combination of common attributes according to some similarity measures. In this work, we propose such a matching based on multiple attributes of Points of Interest (POI) from the Location-based Social Network Foursquare and the local directory service Yelp. While both contain overlapping attributes that can be used for matching, they have specific strengths and weaknesses that make their conflation desirable. For instance, Foursquare offers information about user check-ins to places, while Yelp specializes in user-contributed reviews. We present a weighted multi-attribute matching strategy, evaluate its performance, and discuss application areas that benefit from a successful matching. Finally, we also outline how the established POI matches can be stored as Linked Data on the Semantic Web. Our strategy can automatically match 97% of randomly selected Yelp POI to their corresponding Foursquare entities. 相似文献
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结合沈阳市地理信息公共服务平台数据更新项目,研究地理共享平台数据的更新方式、更新技术以及更新发布一体化流程等关键技术。采用增量更新技术矢量数据,基于历史要素与现势要素节点、分线段的位置关系,检测并提取数据库中更新的要素;利用分词检测方法检测地名信息的匹配度,进行地名数据的更新;基于地名与路网数据,对公交数据进行检测、采集、优化等流程,完成公交数据的更新;并建立平台数据更新与发布一体化流程。经过作业流程控制与编写辅助程序,极大提高数据更新的速度与质量控制水平。 相似文献
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为了实现地图POI推荐服务的个性化和智能化,满足用户兴趣偏好,探讨了POI个性化推荐的情境因素,分析了影响用户对POI个性化需求的多维情境,研究了基于情境的POI推荐方法和步骤,提出了顾及效能的改进TOPSIS个性化推荐算法,着重讨论了推荐算法中地理时空等多维情境的处理策略。通过实验对推荐结果、推荐验证进行分析,证明了本文方法的可行性和有效性。 相似文献
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在传统Web服务发现架构中,仅凭接口参数的结构化相似度计算匹配方法远远不能满足复杂地理服务的发现需求。本文结合语义Web知识,设计了地理服务发现框架,框架支持地理服务语义化描述、带有语义信息的服务注册、基于语义推理的服务发现。其中,服务匹配算法是服务发现的关键,本文基于传统的四级匹配算法,提出采用分级匹配思想,并在I/O匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法的地理服务发现匹配算法。实例证明,改进的算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务的发现的需求。 相似文献
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网络地图服务已经渗透到国民经济的方方面面,如何从海量的地图服务中获取需要的数据成为当下研究的热点问题。本文针对目前Web地图服务数据在使用爬虫技术获取中,存在效率和准确性低的问题,提出在经典网络爬虫基础上,增加"经验树"环节,实现了"经验爬虫"。将改进后的"经验爬虫"与其他3种经典爬虫爬取的结果对比分析,"经验爬虫"爬取的效率和准确性是其他3种经典爬虫均值的2倍以上。 相似文献
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针对不同来源的POI在数据格式、坐标参考、属性结构等方面存在差异的问题,提出了一种多源异构POI的融合方法。该方法首先将经过实测并质检的公开版地图数据做成一个母库;然后将其他来源的POI数据经过坐标统一后与母库进行空间位置和门址等属性信息的比对,将母库中没有的POI数据融合进去,最终形成内容规整、信息量丰富的POI融合库;最后进行基于空间约束关系的门址挂接,即使每一个POI点与对应的门牌建立关联关系,提升POI库的应用途径。试验结果表明,该方法能够实现多源POI数据的高效融合,与门址进行挂接后,可满足日益增加的LBS和基于地图的"点式"服务（即Location Point）的需求。 相似文献
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自发地理信息兴趣点数据在线综合与多尺度可视化方法 总被引：1，自引：1，他引：0
移动及Web环境下,集成各种自发地理信息POI数据与地理框架背景数据的混搭式地图应用,越来越多地出现在主流地理信息平台及LBS服务中。由于缺乏适宜的在线多尺度可视化机制,这种POI数据表达上通常出现拥挤、压盖等冲突现象。针对该问题,本研究将传统的尺度变换方法与在线环境相结合,提出一种面向城市设施POI数据的多尺度可视化策略。即由服务器端通过预处理方式对POI数据进行多层次结构化组织;在此基础上,客户端依据显示比例尺导出对应层次的POI目标,并通过移位操作解决局部存在的符号表达冲突现象。试验表明,该方法符合数字化网络应用的在线实时需求,同时也能获得较高质量的多尺度表达效果。 相似文献
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分析了网络上构建兴趣点管理体系的现状,顾及语义要素对于不同尺度特征数据符号化的积极作用及结合超媒体模型信息链的组织特点,探讨了POI信息组织方案,并在充分考虑瓦片数据组织方式的特点及当前成熟Web技术综合表现能力的基础上,提出了一种基于纯B/S架构的POI可视化策略。以湖北省福利彩票网点管理系统为例进行了分析,证明该策略不仅能借助可视化的统计分析结果直观地提供辅助决策参考,且较强的平台移植性可服务于各类专题POI应用。 相似文献