CN111858543A - 商业地图的质量评估方法、装置及计算设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及地图质量检验技术领域，公开了一种商业地图的质量评估方法、装置、计算设备及计算机存储介质，方法包括：计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度；将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果；将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性；根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。通过上述方式，本发明实施例实现了商业地图的质量自动评估。

Description

商业地图的质量评估方法、装置及计算设备

技术领域

本发明实施例涉及商业地图质量检验技术领域，具体涉及一种商业地图的质量评估方法、装置及计算设备。

背景技术

商业地图是指各种组织机构为了支撑发展建设而向地图数据提供商购买的地图数据。商业地图广泛应用于国防、通信、勘测、航空、航海、科教等诸多领域。

本发明人在实现本发明实施例的过程中发现，目前商业地图的质量评估主要依靠人工方式，将商业地图数据与现场实际位置信息以及互联网数据进行对比分析，容易造成数据遗漏问题，且评估效率低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种商业地图的质量评估方法、装置及计算设备，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种商业地图的质量评估方法，所述方法包括：计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度；将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果；将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性；根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

在一种可选的方式中，计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度，进一步包括：根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类；计算每一数据类型包含的数据总量；获取所述商业地图对应的区域的面积；根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述区域的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度。

在一种可选的方式中，所述标准数据为外部的互联网地图数据。

在一种可选的方式中，根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类，进一步包括：根据混合属性数据聚类算法，对所述地图数据进行分类。

在一种可选的方式中，计算每一数据类型包含的数据总量，进一步包括：将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。

在一种可选的方式中，商业地图是使用地理坐标系表示的，所述获取所述商业地图对应的行政区的面积，进一步包括：将所述商业地图的边界点进行投影变换，转换至平面直角坐标系；根据所述边界点在所述平面直角坐标系中的坐标值，确定所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述行政区的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度，进一步包括：根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，地图数据的准确性包括名称准确性及地理位置准确性，所述将所述地图数据与所述标准数据对比，确定所述地图数据的准确性，进一步包括：获取所述地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置；在所述标准数据中确定与所述每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置；计算所述每一数据的名称与所述标准名称之间的相似度；计算所述相似度达到预设阈值的每一数据的位置与所述标准位置之间的距离；当所述距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定所述地图数据的准确性满足要求。

在一种可选的方式中，将所述相似度小于预设阈值的数据及所述距离在所述预设范围外的数据导出。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种商业地图的质量评估装置，包括：计算模块、第一对比模块、第二对比模块及确定模块。其中，计算模块用于计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度。第一对比模块用于将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果。第二对比模块用于将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性。确定模块用于根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

在一种可选的方式中，计算模块进一步用于：根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类；计算每一数据类型包含的数据总量；获取所述商业地图对应的区域的面积；根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述区域的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度。

在一种可选的方式中，所述标准数据为外部的互联网地图数据。

在一种可选的方式中，所述根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类，进一步包括：根据混合属性数据聚类算法，对所述地图数据进行分类。

在一种可选的方式中，所述计算每一数据类型包含的数据总量，进一步包括：将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。

在一种可选的方式中，所述商业地图是使用地理坐标系表示的，所述获取所述商业地图对应的行政区的面积，进一步包括：将所述商业地图的边界点进行投影变换，转换至平面直角坐标系；根据所述边界点在所述平面直角坐标系中的坐标值，确定所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，所述根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述行政区的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度，进一步包括：根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，所述地图数据的准确性包括名称准确性及地理位置准确性，所述第一对比模块进一步用于：获取所述地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置；在所述标准数据中确定与所述每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置；计算所述每一数据的名称与所述标准名称之间的相似度；计算所述相似度达到预设阈值的每一数据的位置与所述标准位置之间的距离；当所述距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定所述地图数据的准确性满足要求。

在一种可选的方式中，所述装置还包括导出模块，用于将所述相似度小于预设阈值的数据及所述距离在所述预设范围外的数据导出。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述的一种商业地图的质量评估方法。

根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的一种商业地图的质量评估方法。

根据本发明实施例的还一方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行上述的一种商业地图的质量评估方法。

本发明实施例通过将商业地图中各类数据的数据量和数据密度与历史数据对比，确定当前的商业地图有无增补更新；将商业地图的地图数据与标准数据对比，确定地图数据的准确性，并根据数据量和数据密度对比结果以及地图数据的准确性确定商业地图的质量。通过上述方式，实现了商业地图的质量自动评估。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图；

图2示出了本发明第二实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图；

图3示出了本发明第三实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图；

图4示出了本发明实施例提供的一种商业地图的质量评估装置的功能框图；

图5示出了本发明实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

请参阅图1，图1示出了本发明第一实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S110：计算商业地图中各类数据的数据量和数据密度。

在本步骤中，可以根据图层计算各类数据的数据量和数据密度。例如，将商业地图分为三个图层，点图层、线图层及面图层。在点图层中，数据类别包括工厂、酒店、医院、学校等点类数据。在线图层中，数据类别包括高速公路、铁路、国道、省道等线类数据。在面图层中，数据类别包括省界、市界、县区界、居民区等面类数据。各类数据的数据量及数据密度分别是指各图层中的各类数据的数量及密度。

步骤S120：将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果。

在本步骤中，历史数据是指之前购买过的商业地图数据。当前各类数据与相应的历史数据的对比结果包括数据的增补更新结果，如果对比结果显示当前各类数据在历史数据的基础上，数据量及数据密度有所更新，则认为当前商业地图的数据量及数据密度满足要求。

步骤S130：将商业地图的地图数据与标准数据对比，获得地图数据的准确性。

在本步骤中，标准数据为外部的互联网地图数据。地图数据的准确性包括地理位置准确性(又称平面精度)和名称准确性(又称属性精度)两方面。对于地理位置准确性，主要通过商业地图中的某一位置与标准数据中对应位置之间的距离确定，名称的准确性主要通过商业地图与标准数据相对应的建筑物、道路等数据类别中包含的各元素的名称相似度确定。例如，对于道路准确性的分析，主要进行名称准确性分析，即路名准确性分析，根据道路所在的线图层中该道路周边环境获取标准数据中相对应的道路的名称，将该名称与商业地图中的名称进行比对，获得对比结果。对于小区准确性分析，进行地理位置准确性及名称准确性分析，根据小区所在的位置，获取标准数据中该小区的位置及名称，通过名称包含的文本比对，可以获得名称准确性，通过互联网地图中小区的边界及标准数据中该小区的边界之间的交集，以及设定准确性阈值确定小区的准确性。

可以理解的，在进行准确性分析时，对于异常数据，在商业地图中标注，并可以选择性的将该异常数据导出。

步骤S140：根据数据量和数据密度对比结果以及地图数据的准确性确定商业地图的质量。

数据量和数据密度的对比结果用于验证当前的商业地图中的数据有无更新，地图数据的准确性用于验证当前的商业地图中各类数据有无错误。将各类别的数据的数据量和数据密度的更新结果，以及准确性验证的结果作为商业地图的质量评估数据，并以此确定该商业地图是否满足质量要求。例如，规定出现更新且准确性大于预设阈值，即认为质量合格。具体的质量评估标准可以根据数据量和数据密度对比结果以及准确性结果进行人为设定，本发明实施例并不以此为限。

本发明实施例通过将商业地图中各类数据的数据量和数据密度与历史数据对比，确定当前的商业地图有无增补更新；将商业地图的地图数据与标准数据对比，确定地图数据的准确性，并根据数据量和数据密度对比结果以及地图数据的准确性确定商业地图的质量。通过上述方式，实现了商业地图的质量自动评估。

图2是本发明第二实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图，与第一实施例相比，步骤S110进一步包括如图2所示的如下步骤：

步骤S210：根据商业地图的地图数据的数据结构，对地图数据进行分类。

在本步骤中，地图数据的数据结构是根据地图数据所在的图层确定的，例如，位于点图层的数据即定义为点数据。每一数据结构包含若干种数据种类，例如，点数据包含了工厂、酒店、医院等数据类型，在对地图数据进行分类时，同时对每一数据结构包含的数据类型进行分类。

优选的，根据混合属性数据聚类算法，对地图数据进行分类。在混合属性算法中，X＝{X₁,X₂,X₃,…,X_n}表示具有n个样本的数据集，其中，X_i＝{x_i1,x_i2,..x_im}表示第i个样本的m个属性值，其中标号为1至p下标的属性为数值型数据属性，p+1至m下标的属性为分类型数据属性。每一类别的数据X_i的聚类数为k，即，每一类别包含k个簇，对应各类别的簇的模数据集合为Y＝{Y₁,Y₂,..Y_k}，即各类别的中心数据，一般取该类别数据中各数值属性的平均值作为类别的中心数据，对于分类型属性，取聚类样本中各分类属性中出现频率最高的值。应用到本实施例中时，X_i表示数据类别，例如，X_i表示公路样本数据，其中，m表示数据对象X_i包含的数据属性个数，在m个属性中，包含p个数值型属性和m-p个分类型属性，例如，某一高速公路的长度为500km，其中，高速公路为一个分类型属性，500km为一个数值型属性。通过最小化以下代价函数作为聚类准则(即最小目标函数)，如下所示：

其中，w_li是划分矩阵W_n*k中的元素，d(X_i，Y_l)表示样本X_i到其所属集合模的距离，即差异距离，定义如下：

其中，γ表示分类属性的权值，当xi_j是分类型属性时，y_ij是簇k中第j个数值型属性的均值；当x_ij是数值型属性时，yi_j是簇k中第j个分类属性的模式，δ(x_ij，y_ij)表示海明威距离，当属性值相同，该距离为0；当属性值不同时，该距离为1。

步骤S220：计算每一数据类型包含的数据总量。

基于K-prototypes的混合属性数据聚类算法将所有的地图数据按行政区划的点、线、面数据结构进行分类完成之后，将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。具体的，通过计算各簇中心的数据，即可统计出其总量Q：

步骤S230：获取商业地图对应的区域的面积。

商业地图是使用地理坐标系表示的，不便于计算区域面积。优选的，将地理坐标系中商业地图的边界点进行坐标变换，转换至直角坐标系，根据边界点在直角坐标系中的坐标值，确定行政区的面积。具体的，假设商业地图中的某一计算点的经纬度坐标为(L，B)，转换至UTM直角坐标系中的坐标为(X，Y)，对商业地图进行投影变换转换至UTM直角坐标系的公式如下：

T＝tan²B

C＝e′²·cos²B

A＝(L-L₀)·cos B

M＝a·[k₁·B+k₂·sin(2B)+k₃·sin(4B)+k₄·sin(6B)]

M₀＝a·[k₁·B₀+k₂·sin(2B₀)+k₃·sin(4B₀)+k₄·sin(6B₀)]

其中，FE表示东偏移，其经验值为500 000m；FN表示北偏移，在北半球，其经验值为0；k₀表示投影比例因子，在本实施例中，k₀取值为0.9996；a为地球长半轴(m)，即赤道半径；b为地球短半轴(m)，即极半径；e为地球第一偏心率，

e'为地球第二偏心率，

L为计算点经度；B为计算点纬度；L₀为中央子午线经度；B₀为原点纬度。

根据UTM直角坐标系中坐标之间的距离，即可确定行政区的面积。

步骤S240：根据每一数据类型包含的数据总量及区域的面积，计算每一数据类型包含的数据的密度。

在本步骤中，根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

本发明实施例通过混合属性数据聚类算法对地图数据进行分类，根据分类后的数据计算数据总量；通过投影变化计算商业地图对应的行政区面积，根据数据总量及行政区面积计算每一数据类型包含的数据密度。通过本发明实施例能够计算出各种类型的数据的数据总量及数据密度，为进一步的数据对比提供了依据。

图3是本发明第三实施例提供的一种商业地图的质量评估方法的流程图，与第二实施例相比，步骤S130中的地图数据的准确性包括名称准确性及地理位置准确性，确定地图数据的准确性进一步包括如图3所示的如下步骤：

步骤S310：获取地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置。

步骤S320：在标准数据中确定与每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置。

根据地图数据中的数据名称及其所处的位置，确定标准数据中对应的数据的标准名称及标准位置。其中，数据所处的位置用数据在商业地图中的经纬度表示。

步骤S330：计算每一数据的名称与标准名称之间的相似度。

在本步骤中，基于编辑距离的方法计算每一数据的名称与标准名称之间的相似度。编辑距离是指两个名称之间不相同的中文字符的个数。假设商业地图中的名称用中文字符串P表示，对应的标准数据中的中文字符串为Q，两者之间的编辑距离为k，n＝leng th(P)，m＝leng th(Q)，max(m，n)＝l，单个汉字字符间的相似度为λ(i)，每个汉字对字符串相似度的影响因子为

则相似度计算公式为：

其中，0≤k≤l，名称相似度阀值0≤similar(P，Q)≤1，也就是说名称相似度阀值越大，P和Q的相似度越大。

步骤S340：计算相似度达到预设阈值的每一数据的位置与标准位置之间的距离。

根据商业地图中数据的经纬度，以及该数据对应的标准位置的经纬度，计算该数据的位置与标准位置之间的距离。商业地图中数据的经纬度为P(p_x，p_y)，对应的标准位置Q点的经纬度为Q(q_x，q_y)，地球半径为R，将P，Q两点的经纬度坐标转换成球体三维坐标。

根据P、Q两点的三维坐标求PQ长度：

PQ²＝(Xp-Xq)²+(Yp-Yq)²+(Zp-Zq)²

＝2R²(1-cos(p_y)cos(q_x)cos(q_x-p_x)-sin(q_y)sin(p_y))

最后得出PQ弧长：

表示数据的位置与标准位置之间的距离，该距离越大，表示位置准确性越差。

步骤S350：当距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定地图数据的准确性满足要求。

在本步骤中，预设范围用以表示步骤S340中距离的大小，该预设范围可以由本领域的技术人员在实施本发明实施例的过程中人为设置，例如，预设范围为(0，100)，表示当商业地图中的数据的位置与其对应的标准位置之间的距离小于100时，即可认为该数据满足准确性要求。

应理解，本步骤基于步骤S340，即仅对满足名称准确性要求的数据计算其与标准位置之间的距离，对于不满足名称准确性要求的数据，即认为该数据不满足准确性要求。同时满足名称准确性及位置准确性的数据方可确定为满足准确性要求的数据。

门限值是本领域的技术人员在实施本发明实施例的过程中人为设定值。为了保证商业地图的质量，优选的，将门限值设置为100％。当满足准确性要求的数据的数量占数据总数量的比例达到门限值时，认为该商业地图满足准确性要求。

本发明实施例通过商业地图的地图数据中数据的名称及位置，和标准数据中与其对应的标准名称及标准位置对比，确定地图数据的准确性，从而将准确性的衡量标准具体化。

图4是本发明实施例一种商业地图的质量评估装置的功能框图，如图4所示，该装置包括：计算模块410、第一对比模块420、第二对比模块430及确定模块440。其中，计算模块410，用于计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度。第一对比模块420，用于将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果。第二对比模块430,用于将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性。确定模块440，用于根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

在一种可选的方式中，计算模块410进一步用于根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类；计算每一数据类型包含的数据总量；获取所述商业地图对应的区域的面积；根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述区域的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度。在一种可选的方式中，所述标准数据为外部的互联网地图数据。

在一种可选的方式中，所述根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类，进一步包括：根据混合属性数据聚类算法，对所述地图数据进行分类。

在一种可选的方式中，所述计算每一数据类型包含的数据总量，进一步包括：将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。

在一种可选的方式中，所述商业地图是使用地理坐标系表示的，所述获取所述商业地图对应的行政区的面积，进一步包括：将所述商业地图的边界点进行投影变换，转换至平面直角坐标系；根据所述边界点在所述平面直角坐标系中的坐标值，确定所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，所述根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述行政区的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度，进一步包括：根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，所述地图数据的准确性包括名称准确性及地理位置准确性，所述第一对比模块420进一步用于：获取所述地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置；在所述标准数据中确定与所述每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置；计算所述每一数据的名称与所述标准名称之间的相似度；计算所述相似度达到预设阈值的每一数据的位置与所述标准位置之间的距离；当所述距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定所述地图数据的准确性满足要求。

在一种可选的方式中，所述装置还包括导出模块450，用于将所述相似度小于预设阈值的数据及所述距离在所述预设范围外的数据导出。

本发明实施例通过第一对比模块420将商业地图中各类数据的数据量和数据密度与历史数据对比，确定当前的商业地图有无增补更新；通过第二对比模块430将商业地图的地图数据与标准数据对比，确定地图数据的准确性，并通过确定模块440确定商业地图的质量。通过上述方式，实现了商业地图的质量自动评估。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述任一方法实施例。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行上述任一方法实施例。

图5是本发明实施例一种计算设备的结构示意图，本发明实施例并不对计算设备的具体实现做限定。

如图5所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(Communications Interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。

其中：

处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。

通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述任一方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器502可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：

计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度；

将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果；

将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性；

根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

在一种可选的方式中，程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：

根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类；

计算每一数据类型包含的数据总量；

获取所述商业地图对应的区域的面积；

根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述区域的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度。

在一种可选的方式中，所述标准数据为外部的互联网地图数据。

在一种可选的方式中，程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：根据混合属性数据聚类算法，对所述地图数据进行分类。

在一种可选的方式中，程序510具体可用于使得处理器502执行以下操作：将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。

在一种可选的方式中，程序510具体可用于使得处理器502执行以下操作：将所述商业地图的边界点进行投影变换，转换至平面直角坐标系；根据所述边界点在所述平面直角坐标系中的坐标值，确定所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，程序510具体可用于使得处理器502执行以下操作：根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

在一种可选的方式中，程序510具体可用于使得处理器502执行以下操作：获取所述地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置；

在所述标准数据中确定与所述每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置；

计算所述每一数据的名称与所述标准名称之间的相似度；

计算所述相似度达到预设阈值的每一数据的位置与所述标准位置之间的距离；

当所述距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定所述地图数据的准确性满足要求。

在一种可选的方式中，程序510具体可用于使得处理器502执行以下操作：将所述相似度小于预设阈值的数据及所述距离在所述预设范围外的数据导出。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (12)

1.一种商业地图的质量评估方法，其特征在于，包括：

计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度；

将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果；

将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性；

根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度，进一步包括：

根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类；

计算每一数据类型包含的数据总量；

获取所述商业地图对应的区域的面积；

根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述区域的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标准数据为外部的互联网地图数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商业地图的地图数据的数据结构，对所述地图数据进行分类，进一步包括：

根据混合属性数据聚类算法，对所述地图数据进行分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算每一数据类型包含的数据总量，进一步包括：

将属于同一数据类型的地图数据累加，得到同一数据类型包含的数据总量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商业地图是使用地理坐标系表示的，所述获取所述商业地图对应的行政区的面积，进一步包括：

将所述商业地图的边界点进行投影变换，转换至平面直角坐标系；

根据所述边界点在所述平面直角坐标系中的坐标值，确定所述行政区的面积。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一数据类型包含的数据总量及所述行政区的面积，计算所述每一数据类型包含的数据的密度，进一步包括：

根据公式

计算每一数据类型包含的数据的密度，其中ρ表示每一数据类型包含的数据的密度，Q表示每一数据类型包含的数据总量，S表示所述行政区的面积。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图数据的准确性包括名称准确性及地理位置准确性，所述将所述地图数据与所述标准数据对比，确定所述地图数据的准确性，进一步包括：

获取所述地图数据中每一数据类型包含的每一数据的名称及位置；

在所述标准数据中确定与所述每一数据的名称及位置对应的标准名称及标准位置；

计算所述每一数据的名称与所述标准名称之间的相似度；

计算所述相似度达到预设阈值的每一数据的位置与所述标准位置之间的距离；

当所述距离在预设范围内的数据数量占数据总量的比例达到门限值时，确定所述地图数据的准确性满足要求。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

将所述相似度小于预设阈值的数据及所述距离在所述预设范围外的数据导出。

10.一种商业地图的质量评估装置，其特征在于，包括：

计算模块：用于计算所述商业地图中各类数据的数据量和数据密度；

第一对比模块：用于将当前各类数据的数据量和数据密度与历史数据进行对比，获得数据量和数据密度对比结果；

第二对比模块：用于将所述商业地图的地图数据与标准数据对比，获得所述地图数据的准确性；

确定模块：用于根据所述数据量和数据密度对比结果以及所述地图数据的准确性确定所述商业地图的质量。

11.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-9任一项所述的方法。

12.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-9中任一项所述的方法。

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