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摘要:
针对众源地理数据中的同名点实体之间存在距离、方向等非一致性偏差,导致匹配困难的问题,该文提出了基于泰森多边形的点实体匹配算法.利用相匹配的点实体数据集其对应的泰森多边形具有较高的对应关系这一特点,将不确定的点与点之间的匹配转化为匹配度更高的对应泰森多边形的匹配.首先统计出被彼此泰森多边形包含的点对,根据点对的距离概率分布,计算出距离阈值作为确认同名实体的条件之一;然后将泰森多边形的位置及形状相似性作为匹配条件二;最后将相似度最高的实体确认为同名实体.通过实验与现有的几种点实体匹配算法进行了比较,结果表明,该算法具有较高的查全率和查准率,且普适性强.
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文献信息
篇名 利用泰森多边形的点实体匹配算法
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 形状相似度 实体匹配 数据融合 泰森多边形 众源地理数据
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 技术创新
研究方向 页码范围 97-100,120
页数 5页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.04.022
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
形状相似度
实体匹配
数据融合
泰森多边形
众源地理数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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36
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67354
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