介绍

本项目旨在将不规范(或者连续)的文本地址进行尽可能的标准化, 以及对两个地址进行相似度的计算。

地理编码技术, 主要分为如下步骤

地址标准库
地址标准化
相似度计算

pom

<dependencies>
    <dependency>
        <!--  从1.2.0开始迁移到bitlap，原groupId: io.patamon.geocoding     -->
        <groupId>org.bitlap</groupId> 
        <artifactId>geocoding</artifactId>
        <version>1.3.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

1. 数据测试

方法调用: Geocoding 类

normalizing: 标准化
analyze: 解析成分词文档
similarity: 相似度计算
similarityWithResult: 相似度计算, 返回包含更多丰富的数据

1.1 标准化

>> 输入: 山东青岛市北区山东省青岛市市北区水清沟街道九江路20号大都会3号楼2单元1303
>> 输出:
Address(
	provinceId=370000000000, province=山东省, 
	cityId=370200000000, city=青岛市, 
	districtId=370203000000, district=市北区, 
	streetId=370203030000, street=水清沟街道, 
	townId=null, town=null, 
	villageId=null, village=null, 
	road=九江路, 
	roadNum=20号, 
	buildingNum=3号楼2单元1303, 
	text=大都会
)

>> 输入: 上海上海宝山区宝山区【新沪路58弄11-802  水韵华庭 】 (水韵华庭附近)
>> 输出: 
Address(
	provinceId=310000000000, province=上海, 
	cityId=310100000000, city=上海市, 
	districtId=310113000000, district=宝山区, 
	streetId=null, street=null, 
	townId=null, town=null, 
	villageId=null, village=null, 
	road=新沪路, 
	roadNum=58弄, 
	buildingNum=11-802, 
	text=水韵华庭水韵华庭附近
)

返回的对象解释
- province相关: 省
- city相关: 市
- district相关: 区、县
- street相关: 街道
- town相关: 乡镇
- village相关: 村
- road: 道路
- roadNum: 路号
- buildingNum: 建筑物号
- text: 标准化后为匹配的地址。一般包含小区, 商场名称等信息

注: 如果对text的结果不是很满意, 比如出现重复或不准确, 可以通过分词的手段解决

1.2 相似度

>> 输入:
  浙江金华义乌市南陈小区8幢2号
  浙江金华义乌市稠城街道浙江省义乌市宾王路99号后面南陈小区8栋2号
>> 输出: 
  0.8451542547285166

>> 输入:
  山东省沂水县四十里堡镇东艾家庄村206号
  浙江金华义乌市南陈小区8幢2号
>> 输出:
  0.0

1.3 自定义地址文件设置

// 文件生成方式见下文
val geocoding = GeocodingX("region_2021.dat")

1.4 自定义地址设置

// 100000000000 代表中国的ID
Geocoding.addRegionEntry(88888888, 100000000000, "尼玛省", RegionType.Province)
Geocoding.addRegionEntry(8888888, 88888888, "尼玛市", RegionType.City)
Geocoding.addRegionEntry(888888, 8888888, "泥煤市", RegionType.District)

>> 输入: 中国尼玛省尼玛市泥煤市泥煤大道888号xxx
>> 输出:
Address(
	provinceId=88888888, province=尼玛省, 
	cityId=8888888, city=尼玛市, 
	districtId=888888, district=泥煤市, 
	streetId=null, street=null, 
	townId=null, town=null, 
	villageId=null, village=null, 
	road=泥煤大道, 
	roadNum=888号, 
	buildingNum=null, 
	text=xxx
)

Tips: 可以从「国家标准地址库」中获取「父级城市ID」

2. 说明

2.1 标准地址库

项目目前采用的是淘宝物流4级地址的标准地址库, 也可以采用国家的标准地址库 (对应的github库, 中国5级行政区域mysql库).

导入中国5级行政区域mysql库注意事项

参考文档

2.2 标准地址库（兼容本项目）

标准库文件	描述	参考	感谢
region_2021.dat	国家标准地址库2021	ISSUE-163	TsLenMo、weijiang.lin

使用方式：文件下载到classpath，使用自定义的GeocodingX类即可。

2.3 标准化

首先基于正则提取出道路、建筑物号等信息
省市区等匹配
1. 将标准的地址库建立倒排索引
2. 将文本从起始位置开始, 采用最大长度优先的方式匹配所有词条
3. 对所有匹配结果进行标准行政区域从属关系校验

2.4 相似度计算

对输入的两个地址进行标准化
对省市区等信息分配不同的权重
对道路号, 建筑号进行语义处理, 分配权重
对剩余文本(text)使用IK Analyzer进行分词
对两个结果集使用余弦相似度算法计算相似度

项目参考address-semantic-search，简化了流程，修复了各种不规则错误，使得使用更加方便。

感谢

Python封装库：casuallyName/Geocoding

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MIT

bitlap/geocoding

bitlap

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