[发明专利]一种基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法在审

专利信息
申请号: 202010966565.0 申请日: 2020-09-15
公开(公告)号: CN112115144A 公开(公告)日: 2020-12-22
发明(设计)人: 闵圣捷;饶定远;方波;李诗;陈燕秋;马孟云;谢涛;魏卓;唐雷;邓雷雷 申请(专利权)人: 中电科华云信息技术有限公司
主分类号: G06F16/22 分类号: G06F16/22;G06F16/29
代理公司: 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 代理人: 王一琦
地址: 200000 上海市*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 标准 地址 矩阵 加权 映射 匹配 方法
【权利要求书】:

1.一种基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法包括如下步骤:

基于省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号七个维度拆分读取的待匹配地址,编码所述拆分后的待匹配地址生成待匹配地址序列;

调用预置的N行7列的标准地址矩阵,并将所述待匹配地址序列与所述标准地址矩阵中的每行标准地址序列对应匹配,如果匹配一致,则匹配度为1,若否,则匹配度为0,进而生成N行7列的匹配度矩阵,其中,所述N行7列中的N为大于1的自然数,7列对应的属性依次为省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号;

采用预设的属性权重参数调整所述N行7列匹配度矩阵并计算得到与所述每行标准地址序列对应的行匹配度,其中所述行匹配度为所述每行标准地址序列中经过调整的各个匹配度之和;

提取行匹配度最大所映射的标准地址并返回所述标准地址。

2.如权利要求1所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述基于省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号七个维度拆分读取的待匹配地址之前包括如下步骤:

预置N行7列的标准地址矩阵。

3.如权利要求2所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述预置N行7列的标准地址矩阵包括如下步骤:

采集预置区域地面建筑的物理地址数据,使用省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号七个维度拆分所述采集的物理地址数据;

按照预设编码规则编码拆分后的所述采集的物理地址数据,映射得到N行7列的标准地址矩阵。

4.如权利要求3所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述预设编码规则为所述省、市、县按照《中华人民共和国行政区划代码》GBT2260-2007编码,所述镇、街路巷、建筑物、门牌号为自定义编码。

5.如权利要求3所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述使用省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号七个维度拆分所述采集的物理地址数据为通过Jieba中文分词组件拆分。

6.如权利要求1所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述待匹配地址序列与所述标准地址矩阵中的每行标准地址序列对应匹配包括如下步骤:

将编码后所述待匹配地址序列中的省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号分别与所述每行标准地址序列中7列属性之省、市、县、镇、街路巷、建筑物、门牌号的属性值相匹配。

7.如权利要求1所述的基于标准地址矩阵加权映射比对地址匹配的方法,其特征在于,所述预设的属性权重参数包括如下:

省的属性权重参数为0.6;市的属性权重参数为1.4;县的属性权重参数为3.6;镇的属性权重参数为8.1;街路巷的属性权重参数为15.5;建筑物的属性权重参数为34.2;门牌号的属性权重参数为6.3。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中电科华云信息技术有限公司,未经中电科华云信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010966565.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top