【摘 要】
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兴趣点（POI）是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap（OSM）等众源地理信息数据的非专业收集特征，其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题，亟需对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据，未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题，其预测标签倾向于包含较多数据的类别，学习算法
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（42071442）； 中国地质大学（武汉）中央高校基本科研专项资金（CUG170640）；
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兴趣点（POI）是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一，其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap（OSM）等众源地理信息数据的非专业收集特征，其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题，亟需对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据，未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题，其预测标签倾向于包含较多数据的类别，学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大，提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法，通过小样本类别的层次化聚合，建立POI类别树结构，在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分，支持神经网络高精度的标签预测。试验表明，该方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系，其预测精度高于传统方法。
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