地理空间数据本质特征语义相关度计算模型

发布时间：2017-08-30 22:04

  本文关键词：地理空间数据本质特征语义相关度计算模型

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【摘要】：关联数据是跨网域整合多源异构地理空间数据的有效方式,语义丰富的关联是准确、快速发现目标数据的关键。根据地理空间数据在空间、时间、内容上的语义关系,提出地理空间数据本质特征语义相关度计算模型。通过构建本质特征的关联指标体系,分层次逐级计算地理空间数据的语义相关度。与传统的语义相关度计算方式不同,以地理元数据为语料库,充分考虑地理空间数据的特点及空间、时间、内容在检索中不同的重要程度,分别采用几何运算、数值运算、词语语义相似度计算和类别层次相关度计算的方式,构建地理空间数据的语义相关度计算模型。该模型具有构建简单、适用于多源异构数据、充分结合了数学运算和专家经验知识等特点。实验表明:模型能够有效地计算地理空间数据本质特征的语义相关度,并具备一定的扩展性。
【作者单位】： 中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;中国石油规划总院;
【关键词】： 地理空间数据 空间特征 时间特征 内容特征 语义相关度
【基金】：国家自然科学基金项目(41371381) 科技基础性工作专项项目(2013FY110900) 中国科学院科研信息化“科技领域云”项目 国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ06002704) 云南省科技计划项目(2012CA021)
【分类号】：P208
【正文快照】： 1引言随着3S技术的发展,地理空间数据的内容日益丰富、来源越来越广泛、存储格式多样化。传统基于关键词的数据检索方式,很难满足用户需求。如“江苏省1∶10万土地利用数据”(A)与“无锡市1∶100万草地覆被数据”(B)两条数据,如果用户需要江苏省土地利用数据,通过关键字“江苏

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