一种涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及地理信息数据处理领域，特别涉及一种涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎的方法及系统。其中方法包括步骤：S1.输入地址数据；S2.对地址数据进行规范化预处理和解析；S3.将规范化后的地址数据进行逻辑组合，通过空间分析、融合分成多个不同级别、不同分区、不同节点的块数据，形成精确的查询条件；S4.通过查询条件和标准地址库中的数据进行匹配，若成功，则返回准确的AOI和POI数据；若不成功则进行问题反馈。本发明专利技术通过将不同的地名地址条数据通过空间分析、融合，最终分成不同级别、不同分区、不同节点的块数据。能够很好的兼容原先在使用地址匹配引擎时，用别名、俗称去检索的情况。也能同时返回AOI和POI数据，实现从点到面和从面到点的双向互通。到点的双向互通。到点的双向互通。

【技术实现步骤摘要】
一种涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎的方法及系统


[0001]本专利技术涉及地理信息数据处理领域，特别涉及一种涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎的方法及系统。

技术介绍

[0002]随着城市地址匹配引擎系统的建设，越来越多的地名地址数据融合汇聚在一起。房屋作为空间管理的基本单元，在众多政务应用业务中均涉及房屋或者楼栋地址选择与查询，实际使用中房屋和楼栋的地址在不同的业务中往往描述不一致，而且存在俗称、简称等，不利于业务间数据共享和交换。如何从纷繁复杂的地名地址数据当中寻找定位到精准匹配信息是当前城市地址匹配引擎系统建设当中的重点。当前城市地址匹配引擎大都停留在单一匹配的模式进行检索，即通过用户输入关键字进行精确查询或模糊查询，并且返回结果基本上都是单一的POI（Point Of Interesting，即兴趣点）或AOI（Area Of Interest，即多边形或兴趣面）。用户往往需要多次查询才能得到想要的结果。总体而言，现在市场上的地址匹配系统只能实现单一的查询，无法适应多种任务需求，也无法满足众多应用业务涉及房屋或者楼栋地址选择与查询。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.输入地址数据；S2.对地址数据进行规范化预处理和解析；S3.将规范化后的地址数据进行逻辑组合，通过空间分析、融合分成多个不同级别、不同分区、不同节点的块数据，形成精确的查询条件；S4.通过查询条件和标准地址库中的数据进行匹配，若匹配成功，则返回准确的AOI和POI数据；若匹配不成功则进行问题反馈。2.根据权利要求1所述涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，所述步骤S2中，规范化预处理和解析包括：繁体简体转换、半角全角转换、汉字和数字转化、地址别名和标准地址名转化、同义词转化、地址数据进行分级分词处理、中文和拼音转化的预处理和解析。3.根据权利要求1所述涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，所述步骤S4的匹配过程中，首先在最小级别的地址范围内进行精确匹配，如果没有找到匹配的地址，则继续在上一级的地址范围内进行搜寻，直到找到匹配结果为止，完成匹配的地址数据被赋予了空间坐标。4.根据权利要求1所述涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，所述步骤S4的匹配过程包括正向匹配步骤，其包括：S41.将规范化后的地址数据通过分词算法进行词法分析和语义分析，分割形成地址数据段，关联标准地址库，查找潜在的位置，根据与联标准地址的接近程度为每个候选位置指定分值，最后用分值最高的来匹配该地址数据，返回分值最高的标准地址。5.根据权利要求4所述涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，所述步骤S41包括：S411.批量地址正向匹配：可以输入多条地址数据，进行批量的地址匹配，返回相应的地址匹配数据；S412.单条地址正向匹配：输入单条地址数据进行匹配，返回匹配的坐标位置；S413.正向匹配精度：根据每条地址数据的匹配情况，按照规则和算法计算地址的正向匹配精度。6.根据权利要求1所述涵盖AOI和POI标准地址匹配引擎方法，其特征在于，所述步骤S4的匹配过程包括反向匹配步骤，其包括：S42.将输入自然语言描述的地址替换为空间信息坐标，判断是否有与该空间信息坐标关联的地址库数据，根据规范的地名地址...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄建新，李林，李勇琪，陈培成，
申请(专利权)人：深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：