摘要

一些与地理位置相关的业务（如租房业务），会基于地理兴趣点（以下简称POI）去构建，为该地点的用户提供更精细化的服务。

通常一个POI都会有一个官方名称，有的会有别名称呼，例如“北京大学”，又称为“ 北大”。这些POI点周围的用户通常习惯用别名去进行搜索，如果没有这些别名数据，可能会导致提供给用户的信息有误。因此如何获取现实中地址的别名，并通过别名知识系统服务于业务，就显得很重要。

图1 ：别名生成模型概要图

业界目前还没有公开的地理别名数据信息，有些是通过人工采集，有些通过机器学习或深度学习对别名数据进行挖掘等，成本都比较高。本文另辟蹊径，通过二种方法对地理别名数据进行挖掘：1.基于内容上下文高维向量的别名抓取技术（如图1 所示）；2. 基于收货地址相同语境词的分析技术。这些方法实现程度相对简捷和高效，成本较低。此外，对挖掘出的别名数据，建立了一套知识库系统，用于支持地理别名数据的使用。

关键词:

地理别名，POI，收货地址，知识库

一. 别名数据的挖掘

1. 根据内容上下文高维向量的别名抓取技术

有图2两个收货地址

图2：收货地址上下文比较

如何判断两个收货地址是否相似，可以通过文本相似性算法进行计算，文本相似性算法有很多，本文选择余弦相似性算法。图3为三角形的余弦函数计算公式

图3：三角函数余弦计算公式

夹角越小，相似性越大。对于二纬空间，可以用向量的点积来表示，假设向量a、b的坐标分别为(x1,y1 )、(x2,y2) ，则：

图4：二维空间向量的余弦相似性计算公式

推广到多维度，A = (x1,x2…..xn), B = (y1,y2…yn),计算公式为：

图5：多维空间向量的余弦相似性计算公式

对图2中的收货地址文本进行余弦相似性计算

① 先进行分词

A = 北京市/海淀区/颐和园路5 号/北京大学/五四路

B = 北京市/海淀区/颐和园路5 号/北大/五四路

②  列出所有的词

{北京市，海淀区，颐和园路5号，北京大学，北大，五四路}

③  计算词频向量

A = {1,1,1,1,0,1}， B ={1, 1, 1,0, 1, 1}

④  带入图5公式计算结果

结果表明这两个收货地址基本相似，但如何挖掘出别名呢？上文中，收货地址相似性计算，分词是对一条地址水平切分的，如图6所示：

图6：分词水平切分

同理，分词也可以对多条地址进行竖直切分，如图7所示:

图7：分词竖直切分

①多条地址竖直切分后，②统计原词和所有别名目标词（图7红色框内的词）在收货地址中前一个词和后一个词，③ 建立词频向量，④计算原词和别名目标词的余弦相似性（该过程只是换了切词的方式，余弦相似性计算过程保持不变）。

别名目标词定义如下：地点原名称顺序不变的所有子集,并排除一个字和自身。如“北京大学” 可能有{北大，北学，北京大}等10种别名目标词。

计算需要一定量的收货地址信息，收货地址可以选择在该地点300米内（注：收货地址要经过用户授权，不能侵犯用户的隐私）

此外，在计算时，要排除稀疏向量干扰（稀疏向量可以定义为向量中0个数超过90%）。

2. 收货地址相同语境词的分析

同一条收货地址中，可能会出现相同含义的两个地址名称，如“南京市玄武区北京东路江苏省广播电视总台广电城2 期东门”这条收货地址，“江苏省广播电视总台”和“ 广电城2期”同时出现，则它们可能具有相同含义。对该种情况进行归类如下：

① 获取该地点500米内的收货地址

② 对这些收货地址进行分词，包含同一名称的收货地址归为一个集合,则有如下3 种情况：

左图中，阴影部分表示名称A和名称B，同时出现在一些收货地址中，且没有出现在其他名称的收货地址中，则名称A 和名称B具有相同语境，属于别名关系。

图二中，包含各个名称的收货地址没有任何交集，则名称之间表示独立的地点。

右图中，包含名称B的地址和包含名称A/N的地址都有交集，则名称B 既不是A的别名，也不是N的别名（别名不能具有二义性）。

二. 别名知识库工程建设

上文中，解决了别名数据从何而来的问题。有了别名数据后，接下来要做的，就是如何在工程中方便的使用这些数据。此外，设计的系统，不只是为了存储地理别名数据，后期的其它知识数据也能方便的复用这套系统。

知识库的架构设计

1）一个词条有名称、编号、描述等基本信息，但有些词条可能不止一种含义，如“苹果” 既表示一种水果，也可以表示为手机。因此词条必须限定在具体的条件下，才不会有二义性，词条表结构设计如图9所示：

图9：知识库词条表示

2）此外，词条与词条之间可能存在某种关系，如“番茄”词条和“ 西红柿”词条互为同义词关系（前提是限定在蔬菜这个条件下）。因此，还需要为词条建立关联关系，建立的关联关系也必须在一个限定条件下才有意义，其结构可以设计为图10所示：

图10：知识库结构图

这样，在这个知识系统中，除了用来存储任意的词条知识，还可以建立词条之间的关系。

现在，我们只需要把地理名称和它的别名数据，写进知识库中的词条，然后，在POI限定条件下，建立同义词关系。这样，当一个用户不管是搜索原名称，还是别名，都可以推荐出相同含义的词。

三. 延伸

使用机器学习，对别名数据进行挖掘。可以参考《基于兴趣点简称的检索方法研究》这篇文章，其基本思想是：提出了一种基于统计方法和分词的匹配模型,它由三个部分组成。针对不同类别的全称, 对兴趣点全称进行分类,将全称划分成机构、公司、行业、区域和未知五类单词;把单词按照长度分为六类,然后在此基础上建立隐马尔可夫统计模型; 在越频繁使用的全称越有可能产生简称的假设下,建立一个流行度统计模型[1]。

参考文献：

[1]《基于兴趣点简称的检索方法研究》

扫码关注【闲鱼技术】公众号