地图匹配中的空间实体相似性测度

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1、地图匹配中的空间实体相似性测度胡天硕（空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建省空间信息工程研究中心，福州大学，福州市工业路523号科学楼13楼350002）[MS1]摘要摘要地图匹配的一个主要方面就是空间实体的相似性测度与相似度及指标的合理选取问题是地图匹配研究中的核心内容。本文主要介绍了空间实体相似性测度的常用几种相似度指标，（包括距离相似度、形状相似度、方向相似度、结构和拓扑相似度、以及语义相似度），并探讨了这些相似度指标的计算方法和选取原则。关键词：空间实体相似性测度相似性指标地图匹配TheSimilarityMeasuresment

2、ofSpatialEntitiesinFeatureMatchingHUTian-shuo（KeyLabofSpatialDataMiningandInformationSharingofMinistryofEducation,SpatialInformationResearchCenter,FuzhouUniversity,350002,China）Abstract：Theessentialofthefeaturesmatchingaremeasurementofsimilaritymeasureofamongspatialentitiesan

3、dtheitsrelatedsimilarityindicesexselectionarekernelcontentsinthestudyareaoffeaturematchinginmaps.ThefrequentlyemployedSindicesofmeasuringsimilarityamongspatialentitiesindexisthecriteriaoffeaturematching.Inthispaperseveralsimilarityindexesusedinsimilaritymeasureofspatialentiti

4、eswereintroduced,(includingdistancesimilarity,shapesimilarity,directionsimilarity,structureandtopologysimilarity,andsemanticssimilarity)arebrieflyreviewedinthispaper.AndsomecComputationalmethodsandselectioncriteriaofthethesimilarityindicesmarealsowerediscussed.Keywords：Spatia

5、lentity,sSimilaritymeasurement,sSimilarityindexindices,fFeaturematchinginmaps1引言多源地图数据的合并是GIS应用的一个关键问题之一，同一地理区域不同来源的地图数据在数据模型、数据库结构、空间位置、属性数据项与数据精度等方面通常存在各种不同程度的差异就是如何将大量不同来源不同程度差异的地图数据合并和集成。，这些数据集之间的差异包括数据模型的差异、数据库结构差异、空间位置差异、属性数据差异以及数据精度的差异。为了更好的利用这些数据集，通过就需要消除不同来源地图数据间的消除差

6、异，生成质量更高的一种新的地图数据、实现地图合并是充分利用现有数据资源、降低空间数据生产成本的重要手段。集，也就是地图数据库合并的问题。地图合并有包括同名实体匹配与变换合并两个主要过程步骤：同名实体匹配以及变换合并。，其中同名实体匹配是合并极为重要的一步，指根据空间实体的相似性来识别与匹配同名实体，测度空间实体相似性的指标称为相似性指标。相似性指标，它是地图实体匹配的主要依据，匹配指标的合理选择与度量以及指标阈值的确定直接影响匹配算法的效果。4151匹配算法中常用的相似度指标有空间信息指标和非空间信息指标，基于常用的空间信息的相似度指标常见的有：

7、包括距离量度、几何形状、实体方向、实体结构和拓扑信息等；常用的非空间信息指标是语义相似度（属性相似度）常见的有：语义相似度（属性相似度）。2地图实体相似性测度2.1相似性和向异性相似性和向相异性是一个很重要的概念，它被许多数据挖掘技术使用，如聚类、最近邻[1]性分类和异常检测等数据挖掘技术中经常使用的一组对偶概念。两个对象之间的相似程度的数值度量称为相似度，一般在闭区间[0，1]上取值，值的大小与两个对象间的越相似，他们的相似度就越高。相似度成正比一般是非负的，一般在[0，1]之间取值。与相似性相对应的是相异性。相应地，相异度是指两个对象的差异程

8、度的数值度量称为相异度，其取值区间与相似度相同，但二者的含义正好相反，相异度越大表示两个对象间的相似程度越相似它们的相异度就越低。通常，