基于机器学习的地理信息链接方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文工作及结构 | 第11-13页 |
| 第2章 地理信息抽取 | 第13-20页 |
| 2.1 地理信息 | 第13-14页 |
| 2.1.1 地理空间特征信息 | 第13-14页 |
| 2.1.2 非地理空间特征信息 | 第14页 |
| 2.2 地理信息数据源 | 第14-16页 |
| 2.3 地理信息抽取 | 第16-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 地理信息本体构建 | 第20-26页 |
| 3.1 本体 | 第20-21页 |
| 3.2 地理信息本体 | 第21-22页 |
| 3.3 地理信息本体构建 | 第22-23页 |
| 3.4 信息源与地理信息本体之间的映射 | 第23-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 基于地理空间特征的地理信息链接 | 第26-31页 |
| 4.1 基本标识符 | 第26-27页 |
| 4.2 链接过程 | 第27-28页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第28-30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 基于分类和地理特征的地理信息链接 | 第31-43页 |
| 5.1 分类 | 第31-34页 |
| 5.1.1 支持向量机分类 | 第32页 |
| 5.1.2 K近邻分类 | 第32-34页 |
| 5.2 链接过程 | 第34-36页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 5.3.1 评估方法 | 第36-37页 |
| 5.3.2 实验数据 | 第37-38页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第38-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第43页 |
| 6.2 不足与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士期间学位期间发表的论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
