【摘 要】
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利用在线地理编码API解决海量中文地址快速编码问题,在此基础上,利用简单的规则对编码结果进行清洗、标记,最后通过基于系统聚类与随机森林的分类优化模型,将多平台编码结果
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心,广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心,辛辛那提大学地理系
【基金项目】
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国家自然科学重点基金项目(41531178);国家自然科学基金优秀青年基金项目(41522104);广东省自然科学基金研究团队项目(2014A030312010);广东省科技计划项目(2015A020217003)
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利用在线地理编码API解决海量中文地址快速编码问题,在此基础上,利用简单的规则对编码结果进行清洗、标记,最后通过基于系统聚类与随机森林的分类优化模型,将多平台编码结果分类处理、优化。利用广州市盗窃案件地址对模型进行训练与验证,结果表明：相比未处理的编码结果,经模型优化过的编码结果整体位置误差距离减小。高德的地理编码服务有着最好的编码质量,但训练样本的高德编码误差均值仍高达590.43 m,经模型优化后,样本的编码误差均值降至173.73 m,验证样本编码误差均值由554.88 m（高德）降至180.04
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