面向城市疾病制圖分析的地址匹配研究

　　《面向城市疾病制圖分析的地址匹配研究》首先梳理了國內(nèi)外地址編碼研究現(xiàn)狀，論述了疾病制圖和空間分析的基本理論和研究成果，分析了國內(nèi)外地址模型的優(yōu)缺點，依據(jù)我國地址編碼規(guī)范提出一種基于關聯(lián)規(guī)則的自適應地址模型，對深圳市的地址數(shù)據(jù)進行地址要素分析，結合特征尾詞詞庫探索地址要素之間的組合模式，利用地址要素的關聯(lián)頻率計算支持度和置信度，提取滿足條件的地址要素組合構成深圳市基于關聯(lián)規(guī)則的自適應地址模型；其次詳細介紹了地址匹配的原理，并按照基于關聯(lián)規(guī)則的自適應地址模型設計了地址數(shù)據(jù)庫，對不同地址類型的地址數(shù)據(jù)確定其入庫流程，并對地址數(shù)據(jù)質(zhì)量進行檢查；隨后，在地址匹配過程中提出一種基于地址要素逆向?qū)R的萊文斯坦算法，該方法優(yōu)化了萊文斯坦地址匹配算法，加快了地址匹配速度，通過關鍵地址要素補齊行政區(qū)劃地址部分提升了地址匹配準確率，并利用深圳市肝病數(shù)據(jù)進行地址匹配的實驗分析，取得了良好的效果，地址匹配技術為城市疾病數(shù)據(jù)空間化提供了很好的實現(xiàn)思路和方法；后利用地址匹配技術對深圳肝病數(shù)據(jù)進行空間化，對帶有空間坐標信息的疾病數(shù)據(jù)進行制圖和空間分析研究，利用多尺度疾病制圖分析深圳市肝病住院數(shù)據(jù)的時空分布規(guī)律，并利用時空掃描統(tǒng)計量法來研究時空聚集性，探索疾病的聚集空間和聚集時間點，利用相對風險程度分析不同區(qū)域的風險，為政府衛(wèi)生部門的決策和社會公眾的行為起到指導作用，為疾病的防控提供技術儲備。

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