Det avgörande problemet för att integrera geospatiala data är att hitta motsvarande objekt (motsvarigheten) från olika källor. De flesta aktuella studier fokuserar på objekt matchning med individuella attribut såsom rumsliga, namn, eller andra attribut, som undviker svårigheten att integrera dessa attribut, men på bekostnad av en ineffektiv matchning. I denna studie föreslår vi ett tillvägagångssätt för att matcha fall genom att integrera heterogena attribut med fördelningen av lämpliga attributvikter via informationsentropi. För det första utvecklas en normaliserad likhetsformel, som kan förenkla beräkningen av rumslig egenskap likhet. För det andra används ljudbaserade och ordsegmenteringsbaserade metoder för att eliminera den semantiska tvetydigheten när det saknas en normativ kodningsstandard i geospatiala data för att uttrycka namnattributet. För det tredje fastställs kategorikartläggning för att ta itu med heterogeniteten mellan olika klassificeringar. Slutligen, för att ta itu med egenskapens icke-linjära egenskap, beräknas attributens vikt med attributens entropi. Experiment visar att Entropy-Weighted Approach (EWA) har goda prestanda både när det gäller precision och återkallande, till exempel matchning från olika datamängder.
Li Ref föreslår en metod för att matcha fall genom att integrera heterogena attribut (spatial, namn och kategori) med fördelningen av lämpliga attributvikter via informationsentropi.
Entropy-Weighted Instance Matching Between Different Sourcing Points of Interest
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}