【摘 要】
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兴趣点（Point of Interest,POI）作为位置服务的重要数据底座,在动态实时的服务需求下,使用者对其数据的质量和现势性提出了更高要求。但由于类型复杂多样、状态变化快、数据更新成本高等问题,POI数据现势性与动态实时位置服务需求之间的矛盾日益突出。因此,本文基于微博数据研究POI现势状态变化检测方法,尝试从海量、时效性强、语义信息丰富的社交媒体数据中捕捉POI现势状态变化,提高其数据现
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兴趣点（Point of Interest,POI）作为位置服务的重要数据底座,在动态实时的服务需求下,使用者对其数据的质量和现势性提出了更高要求。但由于类型复杂多样、状态变化快、数据更新成本高等问题,POI数据现势性与动态实时位置服务需求之间的矛盾日益突出。因此,本文基于微博数据研究POI现势状态变化检测方法,尝试从海量、时效性强、语义信息丰富的社交媒体数据中捕捉POI现势状态变化,提高其数据现势性,让POI更加鲜活,具有重要研究意义与应用价值。该方法结合微博数据中获取的POI名称、位置及现势状态描述完成现势状态变化检测工作,主要工作概括总结如下:（1）针对现有地理命名实体识别算法中存在的对构词复杂和高动态变化的POI类型识别能力有限等问题,提出了一种条件随机场（Conditional Random Field,CRF）和规则约束结合的POI名称识别方法。该方法从POI构词特征、微博语言表达方式与地域特色三方面综合选取5个特征因子并建立词典约束,设计相应的CRF特征模板用于特征融合,从而提高POI名称识别的准确性。通过实例验证,该方法对复杂的商业类POI名称能取得较好的识别效果。（2）针对微博签到位置与POI实际位置存在偏差的问题,提出了一种联合文本地址和签到坐标的POI位置推算方法。该方法构建地名地址库提取微博文本中的非结构化地址信息,并从文本关系、地址层级和距离计算三方面综合设计优选规则确定文本地址,在坐标和地址一致性约束条件下联合签到坐标推算POI位置,提高从微博数据中获取POI位置坐标的可靠性。（3）针对现有研究对POI现势状态变化检测不足的问题,构建了一种支持多类型POI现势状态变化检测方法。该方法回溯识别出POI的微博文本,通过建立的三级现势状态词库进一步提取现实状态描述并优选,而后将状态描述映射到相应的变化类型上从而完成对该POI的现势状态变化检测工作,提高数据现势性。经过案例分析,对变化检测结果的精度进行定量评价与分析,验证了本文提出方法的有效性。
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