[发明专利]一种基于词典和机器学习的地址匹配方法

权利要求书

1.一种基于词典和机器学习的地址匹配方法，包括地址解析模块(1)、地址标准化模块(2)、地址匹配模块(3)和地址筛选模块(4)，其特征在于，所述地址解析模块(1)用于将输入的地址信息进行地址解析，解析后的地址数据输入到地址标准化模块(2)经过标准化处理，处理后的地址信息输入到地址匹配模块(3)中进行匹配，匹配到的地址信息利用地址筛选模块(4)的处理得到最终的标准地址信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于词典和机器学习的地址匹配方法，其特征在于：在地址解析模块(1)中，利用地址词典对输入的地址信息按照区县、乡镇、村组、居委会、小区、楼幢依次进行解析。

3.根据权利要求1所述的一种基于词典和机器学习的地址匹配方法，其特征在于：在地址标准化模块(2)中，通过对解析出的地址信息进行标准化填充和纠错处理，然后将处理之后的地址信息输入到地址匹配模块(3)中。

4.根据权利要求1所述的一种基于词典和机器学习的地址匹配方法，其特征在于：在地址匹配模块(3)中，对标准化处理之后的地址信息，通过递减查询标准地址数据库的方式，找出接近的多条地址数据信息，将找到的地址信息数据传入到地址筛选模块(4)中。

5.根据权利要求1所述的一种基于词典和机器学习的地址匹配方法，其特征在于：在地址筛选模块(4)中，对查询到地址信息数据，首先利用最小编辑距离的方法找出编辑距离最小的地址，如果有多个最小编辑距离，则利用余弦定理对这些最小编辑距离的地址计算其余弦距离，返回最大余弦距离的地址。