导航电子地图数据中POI搜索技术原理之四

导航电子地图数据中POI搜索技术原理之四
海量POI数据融合

有这样的应用案例：某做地图应用的A公司，从地图数据提供商B、C公司分别购买了地图数据。一般而言，B、C公司有一些重复的POI数据，例如彼此都采集了天安门这个POI，但同时，B、C公司各自有一些自己特有的POI数据。A公司希望能将B、C公司的POI数据融合到一起，得到更完善丰富的POI数据。

对于这样的应用，需要处理的问题，其实就是对B、C公司的POI数据，进行排重处理。本文将对POI排重处理，作一个简单的介绍。

处理的基本原理可以总结为：对于A公司的POI-A，考察在B公司的POI数据中，POI-A方圆500米内，是否有相同名字的POI-B。这里认为在500米内，没有两个相同名字的POI点。这里500米，作为可以调整的参数，具体视实验结果而定。

处理的难点有以下两个：

1 快速的在B公司的POI数据中，找到POI-A方圆500米内的POI。这里效率是个问题。

2 计算POI-A与POI-B的名称的相似程度。不同的地图数据提供商，对同一个POI的命名，可能会有微小的差异，通常很难完全一致。所以，不能仅仅靠POI-A与POI-B的名称，是否完全一致来判断。

问题1，可以通过空间索引来解决，这里空间索引，采用规则格网的方式，就可以解决问题。这里不具体讲了。

问题2，可以通过字符串匹配的算法解决。