论文摘要
针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6 537条数据和130 988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张剑,叶远智,翁宝凤
关键词: 智慧城市,中文分词,地名地址匹配,深度学习
来源: 测绘与空间地理信息 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用
单位: 浙江省自然资源监测中心
分类号: P208;P281
页码: 166-169
总页数: 4
文件大小: 298K
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