Sammanfattning av denna webbsida: Flera geospatiala studier och tillämpningar kräver omfattande semantisk information från intressepunkter (POI). Denna information sprids dock ofta mellan olika plattformar för kartläggning av samarbete. Förvånansvärt nog finns det fortfarande en forskningsklyfta när det gäller konflation av POI från denna typ av geo-dataset. I detta dokument fokuserar vi på den matchande aspekten av POI-datakonflation genom att föreslå två matchande strategier baserade på en graf vars noder representerar POI och kanter representerar matchningsmöjligheter. Vi visar hur grafen används för (1) dynamiskt definiera vikterna för de olika POI likhetsåtgärder vi anser; (2) ta itu med frågan om att POI bör lämnas oöverträffad när de inte har en motsvarande POI på den andra datauppsättningen och (3) upptäcka flera POI från samma plats i samma datauppsättning och gemensamt matcha dessa till motsvarande POI(er) från den andra datauppsättningen. De strategier vi föreslår kräver inte insamling av utbildningsprover eller omfattande parameterinställning. De jämfördes statistiskt med en "naiv", men allmänt tillämpad, matchningsmetod med tanke på POI som samlats in från OpenStreetMap och Foursquare från London (England). I våra experiment inkluderade vi vart och ett av våra metodologiska förslag i matchningsförfarandet och vart och ett av dem ledde till en ökning av noggrannheten jämfört med tidigare resultat. Vårt bästa matchningsresultat uppnådde en total noggrannhet på 91%, vilket är mer än 10% högre än den noggrannhet som uppnås med baslinjemetoden.
Novack REF föreslår två grafbaserade matchningsstrategier för att lösa det matchande problemet med POI-datakonflikter.
Graph-Based Matching of Points-of-Interest from Collaborative Geo-Datasets
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}