【摘 要】
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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
【机 构】
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四川大学电子信息学院,中国电子科技集团第二十九研究所
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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
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