CN106021336A - 一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，包括以下步骤：10.准备阶段：获取各行政区名称，将各行政区名称、树形关联以及编码存入数据库中；20.开始阶段，包括21.获取批量原始地址信息，并各个原始地址进行优化，优化包括筛查与漏检；22.调用地图API获取各原始地址的经纬度信息；23.调用地图API，采用地图搜索功能；24.根据树形关联获取匹配结果，该匹配结果是与该地址关联的所有级别行政区名称。30.结束阶段，包括31.将匹配成功的结果存入数据库；32.将匹配失败的结果输出日志；33.统计匹配数量并计算命中。本发明只需要地址信息作为依据条件便可支持多级同时查找、批量查找，最大限度地提升结果匹配的命中率，非常实用及高效。

Description

一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法
技术领域
本发明涉及一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法。
背景技术
在互联网应用技术、软件开发等技术蓬勃发展的今天，常常会大批量地对各种个样的数据进行处理，而地理信息处理便是其中一种，在软件设计和开发过程中，基于业务需求，常常会遇到根据用户地址获取地址所属行政区域信息的需要，中国现行行政区划，即省级、地级、县级、乡级、村级、组级，其中省、 县、 乡三级为基本行政区。在各种行业软件开发或互联网网站建设等过程中，经常会有需要对地址进行行政区划分的需求，例如各级政府网站、城市环卫建设、物流派件***的行政区划分类、电子商务网站的地区分类等。
目前，现有方法主要是利用电子地图通过输入地址信息来逐一查找，或者通过中华人民共和国民政部的官网输入省、市等行政区信息，后查看地图通过肉眼判断，从而获得开发者想要行政区划信息，现有方法存在以下缺点：
（1）不支持一次性同时对地址进行市、区，街道，社区四个级别的行政区查询，需要分不同的过滤条件查询地址周边；
（2）人工输入效率低下，一人一次只能匹配一条，无法做到自动化批量匹配。
本发明人经过深入研究，提出一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其是针对于省级以下，包含市、区、街道/镇、社区/村最常见的四个小级别的行政区划自动划分的方法，只需要地址信息作为依据条件便可支持多级同时查找、批量查找，最大限度地提升结果匹配的命中率，非常实用及高效。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，包括以下步骤：
10.准备阶段：获取各行政区名称，根据市>区>街道/镇>社区/村的上下级关系建立树形关联，关联规则是上级对下级为一对多，将各行政区名称、树形关联以及编码存入数据库中；
20.开始阶段，包括以下步骤：
21.获取批量原始地址信息，并各个原始地址进行优化，优化包括筛查与漏检；
22.调用地图API获取各原始地址的经纬度信息，若获取经纬度信息失败，则结束；
23.调用地图API，采用地图搜索功能，搜索“经纬度信息+关键词”，获取匹配该经纬度信息+关键词的社区/村级行政区域信息，若搜索失败则切换下一个关键词；
24.截取匹配成功的社区/村级行政区域信息，解析出社区/村的名称，将解析出的社区/村名称与数据库存储的各行政区名称进行逐级向上匹配，根据树形关联获取匹配结果，该匹配结果是与该社区/村的名称关联的所有级别行政区名称；
30.结束阶段，包括以下步骤：
31.将匹配成功的结果存入数据库；
32.将匹配失败的结果输出日志；
33.统计匹配数量并计算命中率。
所述步骤10中还包括：对各行政区进行编码，赋予个行政区一个PID值，该PID值为该行政区的上一级的编码。
所述步骤21的筛查与漏检地址过程为：过滤地址信息里面的特殊字符串，补充完整市级信息。
所述步骤23的关键词可以是“社区”、“居委会”、“村”或“农场”。
所述步骤24采用的解析规则是：选取所有匹配结果在地图的中心点，根据各匹配地址与中心点的距离远近升序排列，选择距离最近的坐标点的名称作为解析结果。
采用上述方案后，本发明的有益效果是：
本发明解决了各类软件开发、网站建设等过程中，获取各级行政区划信息时，因方法有限而导致的工作效率低下，命中率不高，处理数据量小等问题，大大提高了行政区划信息匹配效率，命中率高。
附图说明
图1是本发明的流程简图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明揭示的一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其包括以下步骤：
10.准备阶段：获取各行政区名称，根据市>区>街道/镇>社区/村的上下级关系建立树形关联，关联规则是上级对下级为一对多，将各行政区名称、树形关联以及编码存入数据库中；
20.开始阶段，包括以下步骤：
21.获取批量原始地址信息，并各个原始地址进行优化，优化包括筛查与漏检；
22.调用地图API获取各原始地址的经纬度信息，若获取经纬度信息失败，则结束；
23.调用地图API，采用地图搜索功能，搜索“经纬度信息+关键词”，获取匹配该经纬度信息+关键词的社区/村级行政区域信息，若搜索失败则切换下一个关键词；
24.截取匹配成功的社区/村级行政区域信息，解析出社区/村的名称，将解析出的社区/村名称与数据库存储的各行政区名称进行逐级向上匹配，根据树形关联获取匹配结果，该匹配结果是与该社区/村的名称关联的所有级别行政区名称；
30.结束阶段，包括以下步骤：
31.将匹配成功的结果存入数据库；
32.将匹配失败的结果输出日志；
33.统计匹配数量并计算命中率。
所述步骤10中还包括：对各行政区进行编码，赋予个行政区一个PID值，该PID值为该行政区的上一级的编码。
所述步骤21的筛查与漏检地址过程为：过滤地址信息里面的特殊字符串，补充完整市级信息。
所述步骤23的关键词可以是“社区”、“居委会”、“村”或“农场”。
所述步骤24采用的解析规则是：选取所有匹配结果在地图的中心点，根据各匹配地址与中心点的距离远近升序排列，选择距离最近的坐标点的名称作为解析结果。
以下为依据本发明的划分方法的一个应用实例，下表是对来自于厦门市的原始地址划分结果。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.准备阶段：获取各行政区名称，根据市>区>街道/镇>社区/村的上下级关系建立树形关联，关联规则是上级对下级为一对多，将各行政区名称、树形关联以及编码存入数据库中；
20.开始阶段，包括以下步骤：
21.获取批量原始地址信息，并各个原始地址进行优化，优化包括筛查与漏检；
22.调用地图API获取各原始地址的经纬度信息，若获取经纬度信息失败，则结束；
23.调用地图API，采用地图搜索功能，搜索“经纬度信息+关键词”，获取匹配该经纬度信息+关键词的社区/村级行政区域信息，若搜索失败则切换下一个关键词；
24.截取匹配成功的社区/村级行政区域信息，解析出社区/村的名称，将解析出的社区/村名称与数据库存储的各行政区名称进行逐级向上匹配，根据树形关联获取匹配结果，该匹配结果是与该社区/村的名称关联的所有级别行政区名称；
30.结束阶段，包括以下步骤：
31.将匹配成功的结果存入数据库；
32.将匹配失败的结果输出日志；
33.统计匹配数量并计算命中率。
2.如权利要求1所述的一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其特征在于：所述步骤10中还包括：对各行政区进行编码，赋予个行政区一个PID值，该PID值为该行政区的上一级的编码。
3.如权利要求1所述的一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其特征在于，所述步骤21的筛查与漏检地址过程为：过滤地址信息里面的特殊字符串，补充完整市级信息。
4.如权利要求1所述的一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其特征在于：所述步骤23的关键词可以是“社区”、“居委会”、“村”或“农场”。
5.如权利要求1所述的一种对批量地址信息进行自动行政区划划分的方法，其特征在于：所述步骤24采用的解析规则是：选取所有匹配结果在地图的中心点，根据各匹配地址与中心点的距离远近升序排列，选择距离最近的坐标点的名称作为解析结果。
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