面向不平衡POI类别分布的电子地图多层次标签预测模型
兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap (OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征，其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题，亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据，未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题，其预测标签倾向于包含较多数据的类别，学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大，提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法，通过小样本类别的层次化聚合，建立POI类别树结构，在树结构的不同层次上实现数据规...
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| Published in | Ce hui xue bao Vol. 52; no. 2; pp. 318 - 328 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese English |
| Published |
Beijing
Surveying and Mapping Press
20.02.2023
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1001-1595 1001-1595 |
| DOI | 10.11947/j.AGCS.2023.20210451 |
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| Abstract | 兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap (OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征，其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题，亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据，未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题，其预测标签倾向于包含较多数据的类别，学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大，提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法，通过小样本类别的层次化聚合，建立POI类别树结构，在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分，支持神经网络高精度的标签预测。试验表明，本文方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系，其预测精度高于传统方法。 |
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| AbstractList | 兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap (OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征，其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题，亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据，未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题，其预测标签倾向于包含较多数据的类别，学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大，提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法，通过小样本类别的层次化聚合，建立POI类别树结构，在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分，支持神经网络高精度的标签预测。试验表明，本文方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系，其预测精度高于传统方法。 P227; 兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一,其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平.鉴于OpenStreetMap(OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征,其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题,亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理.常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据,未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题,其预测标签倾向于包含较多数据的类别,学习算法难以泛化小规模样本规则.本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大,提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法,通过小样本类别的层次化聚合,建立POI类别树结构,在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分,支持神经网络高精度的标签预测.试验表明,本文方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系,其预测精度高于传统方法. |
| Author | 魏铖 禹文豪 陈佳鑫 |
| AuthorAffiliation | 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074 |
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| Author_FL | YU Wenhao WEI Cheng CHEN Jiaxin |
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| ClassificationCodes | P227 |
| ContentType | Journal Article |
| Copyright | Feb 2023. This work is published under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (the “License”). Notwithstanding the ProQuest Terms and Conditions, you may use this content in accordance with the terms of the License. Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
| Copyright_xml | – notice: Feb 2023. This work is published under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (the “License”). Notwithstanding the ProQuest Terms and Conditions, you may use this content in accordance with the terms of the License. – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
| DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
| DOI | 10.11947/j.AGCS.2023.20210451 |
| DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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| Discipline | Astronomy & Astrophysics |
| DocumentTitle_FL | Predicting the unbalanced labels of POIs on digital maps using hierarchical model |
| EISSN | 1001-1595 |
| EndPage | 328 |
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| ISSN | 1001-1595 |
| IngestDate | Thu May 29 04:11:08 EDT 2025 Mon Jun 30 08:25:19 EDT 2025 |
| IsPeerReviewed | false |
| IsScholarly | true |
| Issue | 2 |
| Keywords | POI标签 多层次模型 神经网络 深度学习 |
| Language | Chinese English |
| LinkModel | OpenURL |
| MergedId | FETCHMERGED-LOGICAL-p1283-959c08cdf00895a2dbf5b22cd67d0cc7cb33f4c32bb0b0fb5334f101de5cbf483 |
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| PublicationDate | 2023-02-20 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationPlace | Beijing |
| PublicationPlace_xml | – name: Beijing |
| PublicationTitle | Ce hui xue bao |
| PublicationTitle_FL | Acta Geodaetica et Cartographica Sinica |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | Surveying and Mapping Press 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074%中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北武汉430074 |
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| Snippet | 兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap... P227;... |
| SourceID | wanfang proquest |
| SourceType | Aggregation Database |
| StartPage | 318 |
| SubjectTerms | Algorithms Categories Digital mapping Electronic maps Information services Labels Machine learning Neural networks |
| Title | 面向不平衡POI类别分布的电子地图多层次标签预测模型 |
| URI | https://www.proquest.com/docview/2796164687 https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/chxb202302013 |
| Volume | 52 |
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