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公开(公告)号：CN104850541B
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201510303765.7
申请日：2015-06-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位置语义网的语义位置转换方法，本发明采用的基于语义网络的语义位置转换方法，通过建立以语义位置为节点，以多元关系为弧段的语义位置网络，实现语义位置在知识层面的关系建立及转换，适用于不同位置描述粒度的语义位置转换，适用于多种语义位置的转换；本发明定义了可扩展的位置类型及地图表达粒度模型，对目前位置服务领域绝大多数的位置描述方式以及表达粒度做了定义，并支持扩展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104699818B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510133728.6
申请日：2015-03-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构的多属性POI融合方法，首先从POI数据源A、B处获得需要进行融合的数据集，并分别对两异构属性的数据集进行去重处理；分别遍历两数据集中的每个POI，在遵循属性相似度计算规则的前提下，计算各POI每个属性的相似度，得到属性相似度矩阵；求解加权多属性POI相似度向量；计算POI相似度向量中各分量的最大值Max，并与阈值T进行比较；对代表同一地理实体的POI进行不同属性项的增加、同一属性项属性值的合并。该方法通过属性对整体的重要性及影响程度不同，差异化的考虑POI的各不同类型属性，更符合POI融合的实际操作，能够显著提高POI自动融合的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN104850541A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510303765.7
申请日：2015-06-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位置语义网的语义位置转换方法，本发明采用的基于语义网络的语义位置转换方法，通过建立以语义位置为节点，以多元关系为弧段的语义位置网络，实现语义位置在知识层面的关系建立及转换，适用于不同位置描述粒度的语义位置转换，适用于多种语义位置的转换；本发明定义了可扩展的位置类型及地图表达粒度模型，对目前位置服务领域绝大多数的位置描述方式以及表达粒度做了定义，并支持扩展。
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公开(公告)号：CN104850657A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510303764.2
申请日：2015-06-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3087 , G06F17/30241
Abstract: 本发明公开了一种全息位置地图的迭加方法，包括全息位置地图迭加的流程与规则，以及根据这些规则所定义的迭加参数、以及迭加结果的具体形式。以该规则为基础可以对多源异构的数据提供互联网地图数据迭加服务。针对多源异构的动态信息通过统一的、灵活的迭加规则，使得迭加后的全息位置地图数据能够面向知识层面提供数据结果，与用户需求一致。
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公开(公告)号：CN104268299A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410583707.X
申请日：2014-10-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30241
Abstract: 本发明公开了一种室内地图要素分类编码方法，包括步骤1：根据室内地图要素的属性或特征，将室内地图要素分为13大类，然后每一大类分成若干中类，每一中类分成若干小类；步骤2：采用6位十进制数字编码对分类后的要素建立编码体系，分别给每个大类、中类和小类各赋2位十进制数字编码，并按顺序排列大类数字编码、中类数字编码、小类数字编码；步骤3：综合要素所在的大类、中类和小类，确定每个要素的类型代码值。本发明可以明确表明室内地图要素的类别和类型代码，并可以与室外地图要素进行较好地集成，从而服务于室内外导航。
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公开(公告)号：CN104699818A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510133728.6
申请日：2015-03-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构的多属性POI融合方法，首先从POI数据源A、B处获得需要进行融合的数据集，并分别对两异构属性的数据集进行去重处理；分别遍历两数据集中的每个POI，在遵循属性相似度计算规则的前提下，计算各POI每个属性的相似度，得到属性相似度矩阵；求解加权多属性POI相似度向量；计算POI相似度向量中各分量的最大值Max，并与阈值T进行比较；对代表同一地理实体的POI进行不同属性项的增加、同一属性项属性值的合并。该方法通过属性对整体的重要性及影响程度不同，差异化的考虑POI的各不同类型属性，更符合POI融合的实际操作，能够显著提高POI自动融合的准确率和效率。
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