%0 Journal Article %T 基于距离类别的多源兴趣点融合算法 %A 刘嘉勇 %A 张谦 %A 李琰 %J 计算机应用 %D 2018 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102504 %X 摘要 为了更好地实现多源兴趣点(POI)数据的有效集成与精确融合,提出了一种结合空间与非空间属性的距离类别的兴趣点融合算法(MNMDC)。首先,对空间属性,通过标准化权重算法计算待融合对象的空间相似度得到融合集;其次,利用非空间Jaro-Winkle算法对融合集中类别一致的对象使用低阈值排除,对类别不一致的使用高阈值排除;最后,使用距离约束、类别一致约束和高阈值的非空间Jaro-Winkle算法找出空间算法遗漏的可融合对象。实验结果表明,该方法平均准确率达到93.3%,与空间和非空间算法(COM-NWT)及格网化纠正方法相比,在7组不同重合度的数据下MNMDC方法的平均准确率提高2.7和1.6个百分点、平均召回率提高2.3和1.4个百分点。MNMDC在实际融合过程中能更精确地融合POI数据 %K 兴趣点 %K 数据融合 %K 空间属性 %K 非空间属性 %K 距离 %K 类别 %U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract21889.shtml