CN116955335A - 一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统 - Google Patents

一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统；使用基于BERT和ESIM的地址匹配模型进行地址匹配；其次，结合图网络和元胞自动机进行地址信息的动态更新和预测；(1)地址匹配精度提升：通过STEP‑A中的BERT和ESIM模型，该技术能够利用大数据模型对地址进行语义特征提取和相似度计算。这使得地址匹配更加准确和精细化，提高了地址匹配的精度。(2)地址数据变化预测：通过STEP‑B中的元胞自动机，该技术利用元胞的状态和转换规则来预测图网络在下一个时间步的变化。元胞自动机可以捕捉到地址数据的变化趋势和模式，有助于识别出潜在的地址变化和更新需求。这使得地址数据管理更加及时和精细化，帮助保持地址数据的时效性和准确性。

Description

一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统
技术领域
本发明涉及地址数据处理技术领域，特别涉及一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统。
背景技术
在城市规划和建设过程中，基于大数据模型的地址数据治理方法可以帮助城市规划者和建设者更好地理解和管理地址数据，实现地址的标准化、归一化和统一化，以支持城市规划决策和基础设施建设。
传统的基于大数据模型的地址数据治理方法通常依赖于机器学习和深度学习技术，包括特征提取、模型训练和地址匹配等步骤。需要收集原始地址数据，并对其进行清洗、去重和标准化等预处理操作。然后从地址数据中提取关键特征，以便机器学习和深度学习模型可以理解和处理。特征可以包括文本特征(如地址文本的词向量表示)、地理位置特征(如经纬度、行政区划等)等。
传统技术的核心点在于使用大数据模型算法(如BERT、ESIM、LSTM等)来训练地址匹配模型。通过输入训练样本集(包含正样本和负样本)，模型通过学习样本数据中的模式和关联，来提高地址匹配的准确性和泛化能力；使用训练好的地址匹配模型来对输入的待匹配地址进行匹配，输出匹配的统一地址。模型会根据输入地址与统一地址库中的地址进行相似性计算和匹配操作，最终给出匹配结果。
然而，传统的基于大数据模型的地址数据治理方法存在一些缺陷，其中之一是缺少对地址演化的建模。这种缺陷的产生机制可以解释为：地址数据是动态变化的，例如城市的建设、区划的调整等都会导致地址的变化。传统的大数据模型算法往往无法准确捕捉和建模地址的演化过程。同时传统方法通常将地址数据视为静态的独立样本，忽视了地址数据在时间上的相关性和时序信息。这种忽视导致了对地址演化的不准确建模和匹配结果的不准确性。
由于缺少对地址演化的建模，传统的基于大数据模型的地址数据治理方法存在以下缺陷：
(1)地址变更的未捕捉：地址演化未能准确建模，导致当地址发生变更时，模型无法及时识别和更新，从而无法提供准确的匹配结果。
(2)匹配精度下降：地址数据的变化可能导致匹配模型的精度下降。由于模型没有考虑地址的时序信息，匹配结果可能不再准确，造成了匹配错误或不完全匹配的问题。
(3)不适应动态环境：传统方法无法适应动态变化的地址数据环境，无法及时适应新出现的地址模式和变化的数据分布，导致系统的鲁棒性和自适应性不足。
为此，提出一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法及其系统，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即()，并对此至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面
一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法：
本发明采用双轨制实施：首先，使用基于BERT和ESIM的地址匹配模型进行地址匹配；其次，结合图网络和元胞自动机进行地址信息的动态更新和预测。
(1)基于BERT和ESIM的地址匹配模型：
给定待匹配的地址x，通过BERT提取其语义特征，然后利用ESIM计算x与地址库中每个地址的相似度，得分最高的地址就是匹配的统一地址。
match(x)＝argmax_i ESIM(BERT(x)，BERT(a_i))
(2)图网络和元胞自动机：
在另一方面将地址的更新与预测问题看作一个动态系统；该系统包含两个部分：传统的图网络和基于元胞自动机的动态模型。
元胞自动机中的元胞被定义为地址，元胞的集合是所有地址的集合。每个元胞都有一定数量的可能状态，如它在图网络中的位置。
元胞自动机的转换规则定义了元胞如何根据其邻居的状态变化。我们定义了一个权重，表示元胞之间的关联度。针对每个元胞以及它的邻居，我们有一个关联权重。加权的转换规则如下：
S_(t+1)＝f(S_t，N_t，W_t)＝∑(w_ij*h(θt，t)(S_t，N_t))
这里h(θt，t)是转换规则，它根据参数θ和时间t动态调整，将隐藏状态、当前时间步和权重信息输入，输出下一状态。
定义了元胞自动机之后，在每一个时间步，将图网络和元胞自动机进行比对，只有当两者预测结果匹配时，才会更新位置信息。这通过LSTM实现，用于存储和更新图网络的位置信息。
LSTM(S_t，h_(t-1)，c_(t-1))＝h_t，c_t
目标函数会涉及到未来状态预测的准确性，例如可以定义误差函数来度量预测和实际发生的位置更改之间的差异，目标是要最小化这个错误。
E＝∑|S-(t+1)-h(θt，t)(S_t，N_t)|
该模型可根据具体情况而调整，例如，进一步优化权重w的决定策略，或者改善转换规则的调整机制、优化LSTM模型。
第二方面
一种基于大数据模型算法的地址数据治理系统，所述治理系统用于执行如上述所述的数据治理方法，所述治理系统包括：
(1)数据收集与清洗模块：模块负责收集原始地址数据并进行预处理和清洗，以消除数据中的噪音、重复项和不一致性；这包括数据抽取、数据清洗、去重和标准化等步骤。
(2)特征提取与表示模块：在这个模块中可以选择合适的特征提取方法，以从地址数据中提取关键特征；负责文本特征提取、地理位置特征提取；以便后续的算法可以更好地理解地址数据。
(3)地址匹配模块：这个模块是核心部分，使用基于大数据模型的算法进行地址匹配。采用深度学习模型(如BERT、ESIM、LSTM等)或其他机器学习模型来训练一个强大的地址匹配模型；以准确地匹配输入的地址与统一地址库中的地址。
(4)变更检测与更新模块：用于检测地址数据的变更并更新地址库；基于时间步进行元胞自动机建模，预测地址数据的演化趋势，并与实际数据进行比对；如果发现地址数据发生变化，该模块触发地址库的更新，并相应地更新匹配模型的位置信息；
(5)统一地址库管理模块：用于管理统一地址库，包括地址的添加、删除、更新和索引等操作；它还负责地址库的存储、备份和维护，以确保地址数据的完整性和可靠性。
(6)监控与反馈模块：用于收集地址匹配过程中的日志和指标，进行性能评估。
(7)用户界面和API模块：用于与用户进行交互。提供用户友好的界面和API接口，以便用户可以输入待匹配地址并获取匹配的统一地址。这个模块还可以支持批量处理、查询和导出等功能，方便用户进行地址数据治理的操作。
第三方面
一种存储介质，所述存储介质内存储有用于执行如上述所述的数据治理方法的程序指令。
存储介质包括：
(1)硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)：HDD是一种常见的存储介质，用于长期保存和存储程序指令、数据和其他文件。它提供了大容量的存储空间，并且相对较便宜，适用于存储大规模的数据治理方法所需的程序指令。
(2)固态硬盘(Solid State Drive，SSD)：SSD是一种快速、可靠的存储介质，使用闪存芯片来存储数据。它具有较快的读写速度和较低的访问延迟，适用于需要高性能的地址数据治理方法的程序指令存储。
(3)云存储：云存储是一种将数据和程序指令存储在云服务提供商的服务器上的方式。它具有高可扩展性、灵活性和便利性，可以根据需要动态调整存储容量，并提供远程访问和备份功能。
(4)分布式存储系统：分布式存储系统将数据和程序指令分布在多个节点上，以提供高可靠性和容错能力。这种存储介质适用于大规模的地址数据治理系统，可以提供高吞吐量和可伸缩性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)地址匹配精度提升：通过STEP-A中的BERT和ESIM模型，该技术能够利用大数据模型对地址进行语义特征提取和相似度计算。这使得地址匹配更加准确和精细化，提高了地址匹配的精度。准确的地址匹配对于城市规划、市政服务、电商物流等领域至关重要，可以确保准确的地址识别和定位。
(2)地址数据变化预测：通过STEP-B中的元胞自动机，该技术利用元胞的状态和转换规则来预测图网络在下一个时间步的变化。元胞自动机可以捕捉到地址数据的变化趋势和模式，有助于识别出潜在的地址变化和更新需求。这使得地址数据管理更加及时和精细化，帮助保持地址数据的时效性和准确性。
(3)数据更新的自动化：通过STEP-C中的比较和更新机制，该技术能够自动判断实际的图网络变化与元胞自动机的预测是否匹配，并使用LSTM存储的位置信息来更新图网络。这样可以实现地址数据的自动更新和同步，减少了人工干预和手动操作的需求，提高了数据管理的效率和准确性。
(4)高效的地址数据治理：采用元胞自动机的方式，该技术可以对大规模的地址数据进行高效的管理和处理。元胞自动机具有并行计算和局部交互的特性，能够处理复杂的地址数据网络结构。这样可以应对大量地址数据的处理需求，提高地址数据治理的效率和规模化能力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的逻辑示意图；
图2为本发明的实施例七的C++控制程序示意图(第一部分)；
图3为本发明的实施例七的C++控制程序示意图(第二部分)。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
在现有技术中，使用大数据模型算法(如BERT、ESIM、LSTM等)来训练地址匹配模型。通过输入训练样本集(包含正样本和负样本)，模型通过学习样本数据中的模式和关联，来提高地址匹配的准确性和泛化能力。使用训练好的地址匹配模型来对输入的待匹配地址进行匹配，输出匹配的统一地址。模型会根据输入地址与统一地址库中的地址进行相似性计算和匹配操作，最终给出匹配结果。基于此本申请进一步引入对地址演化的建模，实现适配捕捉和建模地址的演化过程，同时考虑地址数据在时间上的相关性和时序信息。
为此，请参阅图1，本具体实施方式将提供相关技术方案：
一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法，包括：
包含地址库中的所有地址的图网络G，每个地址是一个节点，节点之间的连接表示地址之间的连接关系；还包括并列同步实施的STEP-A和STEP-B：
STEP-A：基于BERT和ESIM的地址匹配模型：根据当前时间步及其输入的待匹配地址，输入至模型，输出匹配的统一地址，从统一地址库中匹配出与待匹配地址相应的统一地址；
STEP-B：使用元胞自动机来预测图网络G在下一时间步的变化，定义转换函数f，使用LSTM存储和预更新图网络的位置信息；
STEP-A和STEP-B后，实施STEP-C：
STEP-C：当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和CA的预测，如果它们匹配，就用LSTM存储的位置信息直接更新图网络G。
在本方案中：基于大数据模型算法的地址数据治理方法的实施方式，其中包括了三个步骤：STEP-A、STEP-B和STEP-C。在STEP-A中，利用BERT和ESIM构建一个地址匹配模型，通过输入待匹配地址，从统一地址库中匹配出相应的统一地址。在STEP-B中，使用元胞自动机预测图网络在下一个时间步的变化，并利用LSTM存储和预更新图网络的位置信息。在STEP-C中，通过比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测，如果匹配，则使用LSTM存储的位置信息来直接更新图网络G。
具体的:该方法的原理是通过结合大数据模型算法和元胞自动机建模，实现地址数据的匹配和演化预测。在STEP-A中，基于BERT和ESIM的地址匹配模型利用自然语言处理和深度学习技术，通过训练模型来学习地址之间的相似性和匹配关系。在STEP-B中，元胞自动机利用离散化的时间步来建模图网络G的变化，定义转换函数f来预测图网络在下一个时间步的状态。通过LSTM存储和预更新图网络的位置信息，以便在下一个时间步到来时进行位置的更新。在STEP-C中，比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测，如果匹配，则可以利用LSTM存储的位置信息直接更新图网络G，从而实现图网络的自动化更新和演化预测。
可以理解的是，在本具体实施方式中:该方法的功能性在于提供了一个综合的地址数据治理方法，可以准确匹配地址、预测地址数据的演化趋势，并自动更新地址库中的位置信息。通过STEP-A，该方法可以根据输入的待匹配地址，从统一地址库中找到匹配的统一地址，提供了自动化和智能化的地址匹配能力。通过STEP-B，元胞自动机预测图网络G在下一个时间步的变化，提供了地址数据演化的预测能力，并利用LSTM存储和预更新图网络的位置信息，以便在下一个时间步到来时进行快速的位置更新。通过STEP-C，比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测，实现了图网络的验证和位置信息的自动更新，提高了整个系统的鲁棒性和准确性。这种综合的地址数据治理方法可以在城市治理、商业地理信息系统、物流管理等领域中应用，为相关应用提供高效、准确的地址数据处理和管理能力。
总结性的：基于大数据模型的地址数据治理方法，包括STEP-A、STEP-B和STEP-C。在STEP-A中，利用BERT和ESIM模型进行地址匹配，通过计算待匹配地址与地址库中地址的相似度，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址。在STEP-B中，采用元胞自动机模型来预测图网络在下一个时间步的变化，并使用LSTM来存储和更新图网络的位置信息。在STEP-C中，比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测，如果匹配，利用LSTM存储的位置信息直接更新图网络。
逻辑上，首先通过STEP-A实现了地址的匹配，利用BERT和ESIM模型提取地址的语义特征，并计算待匹配地址与地址库中地址的相似度，从而选择出最匹配的统一地址。接着，在STEP-B中，引入了元胞自动机模型，通过预测图网络在下一个时间步的变化，对地址数据的演化趋势进行建模。同时，利用LSTM存储和更新图网络的位置信息，以便在下一个时间步到来时进行快速的位置更新。最后，在STEP-C中，通过比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测，如果匹配，利用LSTM存储的位置信息直接更新图网络，实现了图网络的自动化更新和演化预测。
整体而言本具体实施方式采用了多个模块和算法，结合了大数据模型、深度学习和元胞自动机的方法，实现了地址数据的匹配、预测和更新。通过引入BERT和ESIM模型进行地址匹配，以及元胞自动机和LSTM模型进行地址数据演化的建模和预测，在地址数据治理领域具有较高的智能化和自动化水平。这种综合的地址数据治理方法可以应用于城市治理、商业地理信息系统、物流管理等领域，为相关应用提供高效、准确的地址数据处理和管理能力。
以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
实施例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在STEP-A中，包括：
地址库A：包含n个地址：
A＝a1,a2,...,an
对于任何待匹配的地址x，使用BERT和ESIM模型进行匹配；
BERT模型用于提取地址的语义特征为：
f_bert(x)＝BERT(x)
ESIM模型用于计算待匹配地址x和地址库中每个地址的相似度：
sim(x，ai)＝ESIM(f_bert(x)，f_bert(ai))，i＝1，2，...，n
选择得分最高的地址作为匹配的统一地址：
match(x)＝argmax_i sim(x，ai)
在本方案中的STEP-A中，首先需要准备一个地址库A，其中包含n个地址。对于待匹配的地址x，使用BERT和ESIM模型进行匹配。通过BERT模型，提取地址的语义特征，即f_bert(x)＝BERT(x)。然后，使用ESIM模型计算待匹配地址x和地址库中每个地址ai之间的相似度，即sim(x，ai)＝ESIM(f_bert(x)，f_bert(ai))，其中i的取值范围是从1到n。最后，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址，即match(x)＝argmax_i sim(x，ai)。
具体的，本实施例利用BERT和ESIM模型实现地址匹配的原理是通过深度学习技术来提取地址的语义特征，并计算待匹配地址与地址库中每个地址之间的相似度。首先，BERT模型通过对待匹配地址x进行编码，得到其语义特征向量f_bert(x)。然后，通过ESIM模型，将待匹配地址的语义特征向量f_bert(x)与地址库中每个地址ai的语义特征向量f_bert(ai)进行比较和计算，得到相似度值sim(x，ai)。ESIM模型通过考虑地址语义之间的交互和匹配关系，能够更准确地度量待匹配地址和地址库中地址之间的相似度。
可以理解的是，在本实施例中：实现了基于BERT和ESIM模型的地址匹配，可以根据待匹配地址x和地址库A中的地址，计算它们之间的相似度，并选择得分最高的地址作为匹配的统一地址。通过BERT模型，该方法可以提取地址的语义特征，捕捉地址之间的语义信息，从而提高匹配的准确性。ESIM模型考虑了地址之间的交互和匹配关系，能够更精确地计算待匹配地址与地址库中地址的相似度。因此，该实施方式可以提供准确、智能的地址匹配功能，为地址数据治理系统的匹配模块提供了强大的能力。
优选的：地址库A包含5个地址：
A＝a1，a2，a3，a4，a5
要对待匹配的地址x使用BERT和ESIM模型进行匹配。设BERT模型将地址转换为一个表示其语义特征的向量，而ESIM模型能够计算待匹配地址x和地址库中每个地址ai之间的相似度。
选择一个具体的待匹配地址x，为：
x＝″123Main Street″
首先使用BERT模型对待匹配地址x进行编码，得到其语义特征向量：
f_bert(x)＝[0.2，0.5，-0.3，0.8]
接下来，我们使用ESIM模型计算待匹配地址x和地址库中每个地址ai之间的相似度。设ESIM模型将语义特征向量映射为相似度得分，可以得到以下结果(结果仅供示例性展示)：
sim(x，a1)＝0.7
sim(x，a2)＝0.6
sim(x，a3)＝0.9
sim(x，a4)＝0.4
sim(x，a5)＝0.8
根据相似度得分，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址。在这个优选的示例性例子中，地址a3具有最高的相似度得分0.9，因此将其选为匹配的统一地址。
match(x)＝a3
这样，对于待匹配地址″123Main Street″，使用BERT和ESIM模型进行匹配，并成功找到了与之相似度最高的统一地址a3。
再进一步的，使用BERT和ESIM模型：包括如下步骤：
S1、数据准备：首先，需要准备训练数据和待匹配的地址数据。训练数据应包含已知统一地址库中的地址以及其对应的统一地址。待匹配的地址数据是待处理的地址信息。
S2、特征提取：对于训练数据中的每个地址，使用BERT模型来提取其语义特征。BERT模型将地址作为输入，通过预训练的神经网络进行编码，生成表示该地址语义特征的向量：
f_bert(x)＝BERT(x)
这样，每个地址都可以用一个BERT向量表示其语义特征。
S3、相似度计算：使用ESIM模型来计算待匹配地址与训练数据中每个地址的相似度。ESIM模型接受两个地址的语义特征向量作为输入，并通过神经网络模型计算它们之间的相似度：
sim(x，ai)＝ESIM(f_bert(x)，f_bert(ai))
其中，x是待匹配的地址，ai是训练数据中的地址。sim(x，ai)表示待匹配地址x与训练数据中地址ai的相似度。
S4、最佳匹配选择：根据计算得到的相似度，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址：
match(x)＝argmax_i sim(x，ai)
这样，对于待匹配的地址x，通过BERT和ESIM模型，可以找到与之最匹配的统一地址。
通过使用BERT和ESIM模型，我们能够利用它们强大的自然语言处理和语义匹配能力，对地址进行语义特征提取和相似度计算，从而实现地址数据的自动匹配和统一。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在STEP-B中，包括：
元胞自动机：
CA(S，f)＝S′
S：当前的图网络的位置信息；
f：转换函数；
S’是下一个时间步的预测状态；
还包括：使用LSTM来存储和更新图网络的位置信息的函数：
LSTM(St，ht-1，ct-1)＝ht，ct
S_t：是当前的状态；
h_t-1和c_t-1分别是上一时间步的隐藏状态和单元状态；
h_t和c_t是当前时间步的隐藏状态和单元状态；
当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和CA的预测，如果它们匹配，就用LSTM存储的位置信息更新图网络。
转换函数f定义为：
f(S)＝sumiwi*si
N：当前状态S的邻居；
w_i：权重；
S_i：邻居的状态。
在本方案中:在STEP-B中，采用元胞自动机来预测图网络在下一个时间步的状态。元胞自动机的更新规则由转换函数f定义。同时，使用LSTM来存储和更新图网络的位置信息。具体地，给定当前时间步的图网络的位置信息S，通过元胞自动机CA(S,f)的运算得到下一个时间步的预测状态S'。然后，利用LSTM函数LSTM来更新图网络的位置信息。其中，S_t表示当前时间步的状态，h_t-1和c_t-1分别是上一个时间步的隐藏状态和单元状态，而h_t和c_t则是当前时间步的隐藏状态和单元状态。当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测状态，如果它们匹配，就使用LSTM存储的位置信息来更新图网络。
具体的:本实施例的原理是通过元胞自动机和LSTM来实现图网络位置信息的预测和更新。元胞自动机是一种离散的时间和空间模型，其中的每个元胞代表图网络中的一个节点，其状态由转换函数f决定。通过对当前时间步的图网络位置信息S应用元胞自动机CA(S,f)，得到下一个时间步的预测状态S'。而LSTM模型用于存储和更新图网络的位置信息。给定当前时间步的状态S_t，以及上一个时间步的隐藏状态ht-1和单元状态ct-1，LSTM函数通过运算得到当前时间步的隐藏状态h_t和单元状态c_t。通过LSTM的存储和更新操作，图网络的位置信息得以保留和更新。
可以理解的是，在本实施例中：本实施例的功能性在于提供了图网络位置信息的预测和更新功能。通过元胞自动机CA(S,f)，可以预测图网络在下一个时间步的状态，从而捕捉地址数据的演化趋势。通过LSTM存储和更新图网络的位置信息，可以保留和传递地址数据的变化和位置关系。当下一个时间步到来时，通过比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测状态，如果它们匹配，就可以利用LSTM存储的位置信息来更新图网络，实现自动化的位置更新。因此，该实施方式提供了预测和更新图网络位置信息的功能，为地址数据治理系统的变更检测和位置更新模块提供了可靠的支持。
优选的：采用六个节点：
S＝S1，S2，S3，S4，S5，S6
现在要根据当前的图网络位置信息S，进行元胞自动机的预测，以得到下一个时间步的预测状态S’。同时将使用LSTM模型来存储和更新图网络的位置信息。
首先，设当前的图网络位置信息S如下所示：
S＝[0.2，0.5，-0.3，0.8，0.6，-0.1]
接下来定义转换函数f，根据当前状态S的邻居节点的状态来计算元胞的下一个状态。设我们的转换函数定义为：
f(S)＝sumiwi*si
其中，N表示当前状态S的邻居节点，w_i表示权重，S_i表示邻居节点的状态。假设我们选择正下方和正上方作为邻居节点。
对于节点S1，它的邻居节点是S2和S4。设定权重w1＝0.3，那么示例性的节点S1的下一个状态为：
S1′＝w1*S2+w1*S4＝0.3*0.5+0.3*0.8＝0.45+0.24＝0.69
对于节点S2，它的邻居节点是S1和S3。设权重w2＝0.2，那么示例性的节点S2的下一个状态为：
S2′＝w2*S1+w2*S3＝0.2*0.2+0.2*(-0.3)＝0.04-0.06＝-0.02
依此类推，可以计算出每个节点的下一个状态。
示例性的，使用LSTM模型来存储和更新图网络的位置信息。示例性设上一时间步的隐藏状态h_t-1和单元状态c_t-1如下所示：
h_t-1＝[0.1，-0.2，0.3，-0.4，0.5，-0.6]
c_t-1＝[0.7，-0.8，0.9，-1.0，1.1，-1.2]
将当前时间步的状态S、上一时间步的隐藏状态h_t-1和单元状态c_t-1输入LSTM模型，得到当前时间步的隐藏状态h_t和单元状态c_t。示例性设LSTM模型的计算结果如下所示：
h_t＝[0.3，-0.4，0.5，-0.6，0.7，-0.8]
c_t＝[1.0，-1.1，1.2，-1.3，1.4，-1.5]
当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和元胞自动机的预测。如果它们匹配，使用LSTM存储的位置信息来更新图网络。
设在下一个时间步，实际的图网络变化如下所示：
S′＝[0.3，-0.2，0.7，-0.6，0.5，-0.9]
可以看到，实际的图网络变化和元胞自动机的预测是匹配的。因此使用LSTM存储的位置信息来更新图网络：
S＝S′
综上展示了在STEP-B中的元胞自动机预测和使用LSTM存储和更新图网络位置信息的全流程。
进一步的，
(1)权重w_i的定义：
均匀分布：可以将所有邻居元胞的权重设置为相等的值，例如w_i＝1/N，其中N是邻居元胞的数量。
距离权重：可以根据邻居元胞与当前元胞之间的距离来定义权重，距离越近的邻居权重越高，距离越远的邻居权重越低。
动态调整权重：根据元胞之间的交互或学习算法来动态调整权重，使得邻居元胞对当前元胞的影响权重可以根据系统状态或其他因素进行自适应调整。
(2)邻居状态S_i的定义：
简单二进制状态：可以将邻居元胞的状态定义为二进制值，例如0表示禁止状态，1表示允许状态。
连续状态：可以将邻居元胞的状态定义为一个连续值，表示某种属性或度量，例如邻居元胞的温度、速度等。
多状态：可以将邻居元胞的状态定义为多个离散的状态，例如根据具体应用场景，将状态分为高、中、低等级别。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例三
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
元胞自动机还包括：
1)元胞定义：每一个元胞被定义为一个地址，该地址的状态表示其在图网络中的位置，以及它与其他地址之间的关联或属性；
2)元胞集：元胞集中包含所有的地址元胞，定义为：
C＝c1，c2，...，cn
其中每个ci代表一个元胞，也就是一个地址；
4)状态空间：设每个元胞有m种可能的状态，状态空间定义为：
S＝s1，s2，...，sm
状态与地址在图网络中的位置的属性有关；
4)转换规则：转换规则定义了元胞如何根据其周围邻居的状态从一个状态转变为另一个状态；转换规则为：
Sn->S
转换规则根据元胞及其n个邻居的状态决定元胞的下一个状态。
在本方案中：元胞自动机的实施方式包括元胞定义、元胞集、状态空间和转换规则。首先，每一个元胞被定义为一个地址，其状态表示其在图网络中的位置以及与其他地址之间的关联或属性。元胞集是包含所有地址元胞的集合，表示为C＝c1,c2,...,cn，其中每个ci代表一个元胞，即一个地址。状态空间定义了每个元胞具有m种可能的状态，表示为S＝s1,s2,...,sm，其中状态与地址在图网络中的位置的属性有关。转换规则定义了元胞如何根据其周围邻居的状态从一个状态转变为另一个状态，即S^n->S。转换规则基于元胞及其n个邻居的状态来确定元胞的下一个状态。
具体的：本实施例的原理是基于元胞自动机理论，将地址作为元胞进行建模。每个元胞表示一个地址，其状态代表地址在图网络中的位置和与其他地址的关联或属性。通过元胞集合和状态空间的定义，构建了一个包含所有地址元胞的状态空间。转换规则描述了元胞如何根据其周围邻居的状态进行状态转变。转换规则的定义允许元胞根据其当前状态和邻居的状态，按照特定的规则进行状态的更新和转变。
可以理解的是，在本实施例中：的功能性在于利用元胞自动机模型来描述地址的演化过程和关联。通过将地址作为元胞进行建模，可以对地址的位置和属性进行建模和预测。元胞自动机的转换规则定义了元胞的状态如何根据邻居的状态进行更新和转变，从而捕捉地址之间的相互关系和演化趋势。通过这种方式，可以预测图网络中地址的变化和位置信息的更新。因此，该实施方式提供了基于元胞自动机的地址演化建模能力，为地址数据治理系统的地址演化预测和变更检测提供了支持。
优选的的：设有元胞自动机包含4个地址元胞：
C＝c1，c2，c3，c4
现在要根据元胞自动机的定义和转换规则，推导出元胞的下一个状态。定义每个元胞ci代表一个地址，这个地址的状态表示其在图网络中的位置以及与其他地址之间的关联或属性。
设有以下地址元胞及其初始状态：
c1：位置A，状态s1
c2：位置B，状态s2
c3：位置C，状态s3
c4：位置D，状态s4
接下来定义状态空间S，设每个元胞有3种可能的状态：
S＝s1，s2，s3
其中，状态与地址在图网络中的位置的属性有关。
转换规则同上文所述，这意味着元胞的下一个状态将由其自身和n个邻居的状态决定。
优选的，设选择正下方和正上方作为邻居，且n＝2。现在根据转换规则推导出元胞的下一个状态。
对于元胞c1，它的邻居是c2和c3。示例性采用如下的转换规则：
s1，s2-＞s2 s1，s3-＞s3
根据元胞c1和其邻居的状态，我们可以计算出c1的下一个状态：
c1′＝s1，s3-＞s3
依此类推可以根据转换规则推导出每个元胞的下一个状态。
综上，根据元胞的定义、元胞集、状态空间和转换规则，如何推导出元胞的下一个状态。
进一步的，在元胞自动机中，状态空间定义了每个元胞可能的状态。对于地址数据治理中的元胞自动机，状态空间与地址在图网络中的位置的属性有关。具体来说，状态空间中的状态可以根据地址在图网络中的位置和属性来进行定义。示例性优选的：
(1)地址位置状态：状态可以表示地址在图网络中的位置信息，如节点的坐标或位置标识。这可以帮助元胞自动机识别和跟踪地址在网络中的位置。
(2)地址属性状态：状态可以表示地址的一些属性，如地址的类型(住宅、商业、工业等)、地址的分类(城市、乡村等)或其他特定的地址属性。
(3)地址匹配状态：状态可以表示地址与其他地址的匹配情况，如匹配程度(完全匹配、部分匹配)或相似度评分。
(4)地址数据质量状态：状态可以表示地址数据的质量，如数据的完整性、准确性或更新程度。这可以帮助元胞自动机识别和处理低质量的地址数据。
需要根据具体的应用场景和需求来确定状态空间中的具体状态定义。通过使用适当的状态定义，元胞自动机可以根据地址在图网络中的位置和属性来进行状态的变化和转换，从而实现更精确和准确的地址数据治理。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例四
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
元胞自动机还包括：
St+1＝f(St，Nt)
St：时间t的状态；
Nt：t时间邻居元胞的状态；
该公式的f指的是定义的转换规则；
St+1：在下一个时间步t+1的状态；
邻居定义：正下方和正上方；
目标函数：定义了解或预测系统行为：
E＝∑|St+1-f(St，Nt)|
E：预测和实际发生的总误差；
∑：对所有元胞求和；
目标：最小化误差。
在本方案中：元胞自动机的实施方式包括转换规则的应用和目标函数的定义。根据转换规则，通过公式St+1＝f(St，Nt)来计算在下一个时间步t+1的状态St+1。其中，St表示时间t的状态，Nt表示t时间邻居元胞的状态。转换规则通过定义的函数f来决定元胞在下一个时间步的状态。
具体的该实施方式的原理是基于元胞自动机的转换规则和目标函数来描述系统的行为和预测误差。转换规则通过公式St+1＝f(St，Nt)将当前时间步的状态St和邻居元胞的状态Nt映射到下一个时间步t+1的状态St+1。转换规则的具体定义可以基于元胞及其邻居元胞的状态和规则来决定。目标函数被定义为E＝∑|St+1-f(St，Nt)|，表示预测和实际发生的总误差。通过对所有元胞求和，目标函数的目标是最小化预测误差。
可以理解的是，在本实施例中：该实施方式的功能性在于通过定义的转换规则和目标函数，实现了元胞自动机对系统行为的建模和预测。转换规则根据当前时间步的状态和邻居元胞的状态，计算出下一个时间步的状态，从而模拟系统的演化过程。目标函数用于衡量预测和实际发生之间的误差，并通过最小化误差来优化模型的预测能力。通过这种方式，元胞自动机可以用于预测系统的行为和演化趋势，提供了一种描述和分析地址数据变化的方法。因此，该实施方式具有预测和优化系统行为的功能，为地址数据治理系统的演化预测和优化提供了支持。
优选的：选择三个元胞：
C＝c1，c2，c3
现在要根据公式E＝∑|St+1-f(St，Nt)|，推导出目标函数E的具体数值。
设元胞的初始状态如下：
c1：St＝2c2：St＝4c3：St＝1
根据公式E＝∑|St+1-f(St，Nt)|，需要计算每个元胞的下一个状态St+1以及转换规则f。
设转换规则如下：
St+1＝St+max(Nt)+1
其中，Nt表示邻居元胞的状态。
对于元胞c1，其邻居元胞是c2和c3。示例性可以计算出：
St+1(c1)＝St(c1)+max(St(c2)
St(c3))+1＝2+max(4，1)+1＝7
对于元胞c2，其邻居元胞是c1和c3。示例性可以计算出：
St+1(c2)＝St(c2)+max(St(c1)
St(c3))+1＝4+max(2，1)+1＝6
对于元胞c3，其邻居元胞是c1和c2。示例性可以计算出：
St+1(c3)＝St(c3)+max(St(c1)
St(c2))+1＝1+max(2，4)+1＝6
现在可以计算目标函数E。根据公式E＝∑|St+1-f(St，Nt)|，有：
E＝|St+1(c1)-f(St(c1)，Nt(c1))|+|St+1(c2)-f(St(c2)，Nt(c2))|+|St+1(c3)-f(St(c3)，Nt(c3))|
代入具体数值，示例性得到：
E＝|7-(2+max(4，1)+1)|+|6-(4+max(2，1)+1)|+|6-(1+max(2，4)+1)|
通过计算，可以得到目标函数E的具体数值。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例五
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
元胞自动机引入：
1)关联性权重：设每个元胞ci与它的邻居有不同的关联度，邻居对元胞下一状态的影响程度因此也会有所不同；这种关联度为权重w表示，对于每个元胞ci和它的邻居cj，有一个权重w_ij，因此转换规则迭代为：
St+1＝f(St，Nt，Wt)
Wt：代表着当前所有元胞的权重信息；
转换规则f迭代为：
St+1＝∑(w_ij*fj(St，Nt))
Fj：元胞cj的转换函数；
w_ij：元胞ci和元胞cj之间的权重；
或是/和：
2)动态调整转换规则：基于全局模式、局部模式或内部状态的变化，引入另一个函数h，使用系数θ为转换规则引入自适应性：
f＝h(θ，t)
迭代后的转换规则f：
St+1＝∑(w_ij*h(θt，t)(St，Nt))
h(θt，t)：随着时间步和系数θ的变化而变化。
在本方案中：在元胞自动机中引入了关联性权重的概念，用于表示每个元胞与其邻居的关联度。每个元胞ci与邻居cj之间存在一个权重w_ij，表示邻居对元胞下一状态的影响程度。因此，在转换规则迭代中，引入了权重信息Wt来表示当前所有元胞的权重。转换规则迭代为St+1＝f(St，Nt，Wt)，其中f表示带权重的转换规则。
具体的：本实施例的原理是通过引入关联性权重来调整元胞自动机的转换规则。每个元胞与其邻居之间的关联度通过权重w_ij进行建模。在转换规则迭代中，元胞的下一个状态St+1通过加权求和的方式计算，即St+1＝∑(w_ij*fj(St，Nt))。其中，fj表示邻居元胞cj的转换函数，w_ij表示元胞ci和元胞cj之间的权重。通过调整权重的数值，可以灵活地控制邻居元胞对元胞下一状态的影响程度。
可以理解的是，本实施例的功能性在于通过引入关联性权重来实现元胞自动机的自适应性和动态调整。通过给每个元胞与其邻居之间赋予不同的权重，可以根据具体需求灵活调整邻居元胞对元胞下一状态的影响程度。这样可以使元胞自动机对系统的演化更加精准和适应。此外，还可以通过引入另一个函数h和系数θ，根据全局模式、局部模式或内部状态的变化，来动态调整转换规则。迭代后的转换规则为St+1＝∑(w_ij*h(θt，t)(St，Nt))，其中h(θt，t)表示随着时间步和系数θ的变化而变化的函数。通过这种方式，元胞自动机能够根据系统的动态变化自适应地调整转换规则，提供更灵活、准确的演化预测能力。因此，该实施方式具有自适应性和动态调整转换规则的功能，为地址数据治理系统提供了更强大的建模和预测能力
优选的，选择三个元胞：
C＝c1，c2，c3
现在要根据引入关联性权重和动态调整转换规则的技术内容，进行示例性推导。首先引入关联性权重，设每个元胞ci与它的邻居有不同的关联度，并且通过权重w_ij来表示这种关联度。优选设有以下权重信息：
w_12＝0.8
w_13＝0.6
w-21＝0.7
w_23＝0.9
w_31＝0.5
w_32＝0.3
这些权重表示了每个元胞与其邻居之间的关联度。
接下来定义转换规则f，根据关联性权重和元胞的转换函数fj，可以得到如下的转换规则：
St+1＝w_12*f_2(St，Nt)+w-13*f_3(St，Nt)
St+1＝w_21*f_1(St，Nt)+w-23*f_3(St，Nt)
St+1＝w_31*f_1(St，Nt)+w_32*f_2(St，Nt)
其中，f_1、f_2和f_3分别表示元胞c1、c2和c3的转换函数。
现在引入动态调整转换规则，使用函数h和系数θ来增加转换规则的自适应性。设使用全局模式来调整转换规则，函数h的定义如下：
h(θ，t)＝1-θ*t
其中，θ是系数，t是时间步。
示例性的：将动态调整转换规则应用于转换规则f，我们有：
St+1＝w-12*(1-θ*t)*f_2(St，Nt)+w_13*(1-θ*t)*f_3(St，Nt)
St+1＝w_21*(1-θ*t)*f_1(St，Nt)+w_23*(1-θ*t)*f_3(St，Nt)
St+1＝w-31*(1-θ*t)*f_1(St，Nt)+w_32*(1-θ*t)*f_2(St，Nt)
进一步的：
(1)系数θ的定义：
固定值：可以将θ设置为固定的常数，例如θ＝0.5。这意味着转换规则的调整是固定的，不随时间或其他因素的变化而改变。
动态变化：根据系统状态、时间步或其他因素来动态调整θ的值。例如，可以根据元胞自动机的性能评估指标或误差来自适应地调整θ，以优化系统的行为。
(2)权重信息Wt的定义：
均匀分布：可以将所有元胞的权重设置为相等的值，即Wt＝1/N，其中N是元胞的数量。这种设置意味着所有元胞的权重对于转换规则的影响是均等的。
根据元胞的特征或重要性：根据元胞自动机中的元胞特征或重要性，为每个元胞分配不同的权重。例如，可以根据元胞的位置、属性或其他因素来确定权重的分配方式。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例六
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例进一步公开一种基于大数据模型算法的地址数据治理系统，所述治理系统用于执行如上述所述的数据治理方法，所述治理系统包括：
(1)数据收集与清洗模块：模块负责收集原始地址数据并进行预处理和清洗，以消除数据中的噪音、重复项和不一致性；这包括数据抽取、数据清洗、去重和标准化等步骤。
(2)特征提取与表示模块：在这个模块中可以选择合适的特征提取方法，以从地址数据中提取关键特征；负责文本特征提取、地理位置特征提取；以便后续的算法可以更好地理解地址数据。
(3)地址匹配模块：这个模块是核心部分，使用基于大数据模型的算法进行地址匹配。采用深度学习模型(如BERT、ESIM、LSTM等)或其他机器学习模型来训练一个强大的地址匹配模型；以准确地匹配输入的地址与统一地址库中的地址。
(4)变更检测与更新模块：用于检测地址数据的变更并更新地址库；基于时间步进行元胞自动机建模，预测地址数据的演化趋势，并与实际数据进行比对；如果发现地址数据发生变化，该模块触发地址库的更新，并相应地更新匹配模型的位置信息；
(5)统一地址库管理模块：用于管理统一地址库，包括地址的添加、删除、更新和索引等操作；它还负责地址库的存储、备份和维护，以确保地址数据的完整性和可靠性。
(6)监控与反馈模块：用于收集地址匹配过程中的日志和指标，进行性能评估。
(7)用户界面和API模块：用于与用户进行交互。提供用户友好的界面和API接口，以便用户可以输入待匹配地址并获取匹配的统一地址。这个模块还可以支持批量处理、查询和导出等功能，方便用户进行地址数据治理的操作。
具体的，上述模块可采用如下技术开发：
(1)数据收集与清洗模块：
数据抽取：使用Web抓取工具或API来收集原始地址数据。
数据清洗：使用Python等编程语言编写数据清洗脚本，处理缺失值、异常值和重复项等问题。
标准化：利用现有的地址标准化库或自定义规则，对地址数据进行标准化处理。
(2)特征提取与表示模块：
文本特征提取：使用自然语言处理(NLP)技术，例如词袋模型、TF-IDF、词嵌入等来提取地址文本特征。
地理位置特征提取：利用地理信息系统(GIS)工具或API，提取地址的经纬度、行政区划等地理特征。
(3)地址匹配模块：
深度学习模型：使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)来搭建和训练基于大数据模型的地址匹配模型，可以使用BERT、ESIM、LSTM等网络结构。
特征工程：根据实际情况选择适当的特征工程方法，例如特征组合、特征选择等，以提高地址匹配模型的性能。
(4)变更检测与更新模块：
元胞自动机建模：使用编程语言(如Python)编写元胞自动机的实现代码，定义元胞类型、规则和目标函数，预测地址数据的变化趋势。
时间序列分析：应用时间序列分析方法，如ARIMA、Prophet等，对地址数据进行建模和预测。
(5)统一地址库管理模块：
数据库管理系统：使用关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如MongoDB、Elasticsearch)来存储和管理统一地址库。
数据库操作：通过编程语言提供的数据库连接库，编写代码进行地址库的添加、删除、更新和索引等操作。
(5)监控与反馈模块：
日志记录：使用日志记录框架(如Log4j、logging模块)记录系统运行时的日志信息，包括性能指标、错误日志等。
监控工具：使用监控工具(如Prometheus、Grafana)来监控系统的性能、运行状态等，并设置报警机制。
(6)用户界面和API模块：
前端开发：使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术，搭建用户友好的界面，实现地址输入、查询、批量处理等功能。
后端开发：使用Web框架(如Django、Flask)编写后端代码，处理用户请求，调用相应的模块进行地址数据治理操作，并返回结果。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例七
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
请参阅图2～3，图中所示的为本实施例所进一步公开的用于执行如STEP-A～STEP-C的程序指令，采用C++伪代码的形式展示其逻辑：
该程序定义了以下关键类和函数：
类AddressLibrary:表示地址库，包含所有的地址信息。
类Graph:表示图网络，包含节点和边，用于存储地址的位置信息和关联关系。
类Cell:表示元胞，即地址。每个元胞具有状态，表示在图网络中的位置和其他属性。
类WeightMatrix:表示权重矩阵，存储元胞之间的关联性权重。
函数：addressMatching(string x,AddressLibrary A):基于BERT和ESIM模型，对待匹配的地址x在地址库A中进行匹配。通过计算语义相似度，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址。
函数：updateGraph(Graph G,Cell[]cells,WeightMatrix W):使用元胞自动机和转换规则，更新图网络中元胞的状态。根据元胞的邻居状态和权重，计算下一个时间步的状态。
函数：compareAndUpdate(Graph G,Cell[]predictedCells,Cell[]actualCells):比较预测的图网络变化和实际的图网络变化，如果匹配，则使用LSTM存储的位置信息更新图网络。
主函数：main():主要流程的入口，包括加载地址库、初始化图网络和元胞，以及依次执行步骤A、B、C。
下面对关键函数的原理进行进一步公开：
addressMatching(string x,AddressLibrary A):该函数利用BERT和ESIM模型对待匹配地址x和地址库中的每个地址进行语义相似度计算。首先，使用BERT模型提取待匹配地址和地址库中每个地址的语义特征。然后，利用ESIM模型计算待匹配地址与每个地址的相似度得分。最后，选择得分最高的地址作为匹配的统一地址。
updateGraph(Graph G,Cell[]cells,WeightMatrix W):该函数使用元胞自动机和转换规则来更新图网络中元胞的状态。对于每个元胞，根据其邻居的状态和关联性权重，计算元胞的下一个时间步状态。通过遍历每个元胞，并计算邻居状态的加权和，可以得到下一个时间步的状态。
compareAndUpdate(Graph G,Cell[]predictedCells,Cell[]actualCells):该函数比较预测的图网络变化和实际的图网络变化。首先，进行图网络的比较，判断预测的变化和实际的变化是否匹配。如果匹配，遍历实际变化的元胞，并在图网络中找到对应的节点，使用LSTM存储的位置信息来更新图网络中的元胞位置。
这些函数的原理是基于大数据模型的地址数据治理方法的核心原理，通过模型训练、特征提取、相似度计算、元胞自动机和比较更新等操作，实现了地址数据的匹配、预测和更新，从而提高了地址数据的管理和治理效果。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于大数据模型算法的地址数据治理方法，其特征在于，包括：
包含地址库中的所有地址的图网络G，每个地址是一个节点，节点之间的连接表示地址之间的连接关系；还包括并列同步实施的，
STEP-A：基于BERT和ESIM的地址匹配模型：根据当前时间步及其输入的待匹配地址，输入至模型，输出匹配的统一地址，从统一地址库中匹配出与待匹配地址相应的统一地址；
STEP-B：使用元胞自动机来预测图网络G在下一时间步的变化，定义转换函数f，使用LSTM存储和预更新图网络的位置信息；
STEP-C：当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和CA的预测，如果它们匹配，就用LSTM存储的位置信息直接更新图网络G。
2.根据权利要求1所述的数据治理方法，其特征在于：
在STEP-A中，包括：
地址库A：包含n个地址：
A＝a1，a2，...，an
对于任何待匹配的地址x，使用BERT和ESIM模型进行匹配；
BERT模型用于提取地址的语义特征为：
f_bert(x)＝BERT(x)
ESIM模型用于计算待匹配地址x和地址库中每个地址的相似度：
sim(x，ai)＝ESIM(f_bert(x)，f_bert(ai))，i＝1，2，...，n
选择得分最高的地址作为匹配的统一地址：
match(x)＝argmax_isim(x，ai)。
3.根据权利要求1所述的数据治理方法，其特征在于：
在STEP-B中，包括：
元胞自动机：
CA(S，f)＝S’
S：当前的图网络的位置信息；
f：转换函数；
S’是下一个时间步的预测状态；
还包括：使用LSTM来存储和更新图网络的位置信息的函数：
LSTM(St，ht-1，ct-1)＝ht，ct
S_t：是当前的状态；
h_t-1和c_t-1分别是上一时间步的隐藏状态和单元状态；
h_t和c_t是当前时间步的隐藏状态和单元状态；
当下一个时间步到来时，比较实际的图网络变化和CA的预测，如果它们匹配，就用LSTM存储的位置信息更新图网络。
4.根据权利要求3所述的数据治理方法，其特征在于：转换函数f定义为：
f(S)＝sumi in Nwi*si
N：当前状态S的邻居；
w_i：权重；
S_i：邻居的状态。
5.根据权利要求3所述的数据治理方法，其特征在于：元胞自动机还包括：
1)元胞定义：每一个元胞被定义为一个地址，该地址的状态表示其在图网络中的位置，以及它与其他地址之间的关联或属性；
2)元胞集：元胞集中包含所有的地址元胞，定义为：
C＝c1，c2，...，cn
其中每个ci代表一个元胞，也就是一个地址；
3)状态空间：设每个元胞有m种可能的状态，状态空间定义为：
S＝s1，s2，...，sm
状态与地址在图网络中的位置的属性有关；
4)转换规则：转换规则定义了元胞如何根据其周围邻居的状态从一个状态转变为另一个状态；转换规则为：
Sn-＞S
转换规则根据元胞及其n个邻居的状态决定元胞的下一个状态。
6.根据权利要求5所述的数据治理方法，其特征在于：元胞自动机还包括：
St+1＝f(St，Nt)
St：时间t的状态；
Nt：t时间邻居元胞的状态；
该公式的f是定义的转换规则；
St+1：在下一个时间步t+1的状态；
邻居定义：正下方和正上方；
目标函数：定义了解或预测系统行为：
E＝∑|St+1-f(St，Nt)|
E：预测和实际发生的总误差；
∑：对所有元胞求和；
目标：最小化误差。
7.根据权利要求6所述的数据治理方法，其特征在于：元胞自动机引入：
1)关联性权重：设每个元胞ci与它的邻居有不同的关联度，邻居对元胞下一状态的影响程度因此也会有所不同；这种关联度为权重w表示，对于每个元胞ci和它的邻居cj，有一个权重w_ij，因此转换规则迭代为：
St+1＝f(St，Nt，Wt)
Wt：代表着当前所有元胞的权重信息；
转换规则f迭代为：
St+1＝∑(w_ij*fj(St，Nt))
Fj：元胞cj的转换函数；
w_ij：元胞ci和元胞cj之间的权重；
或是/和：
2)动态调整转换规则：基于全局模式、局部模式或内部状态的变化，引入另一个函数h，使用系数θ为转换规则引入自适应性：
f＝h(θ，t)
迭代后的转换规则f：
St+1＝∑(w_ij*h(θt，t)(St，Nt))
h(θt，t)：随着时间步和系数θ的变化而变化。
8.一种基于大数据模型算法的地址数据治理系统，其特征在于：所述治理系统用于执行如权利要求1～7所述的数据治理方法，所述治理系统包括：
数据收集与清洗模块：模块负责收集原始地址数据并进行预处理和清洗，以消除数据中的噪音、重复项和不一致性；
特征提取与表示模块：负责文本特征提取、地理位置特征提取；
地址匹配模块：使用深度学习模型或其他机器学习模型来训练一个地址匹配模型；
变更检测与更新模块：用于检测地址数据的变更并更新地址库；基于时间步进行元胞自动机建模，预测地址数据的演化趋势，并与实际数据进行比对；如果发现地址数据发生变化，该模块触发地址库的更新，并相应地更新匹配模型的位置信息；
统一地址库管理模块：用于管理统一地址库，包括地址的添加、删除、更新和索引操作；
用户界面和API模块：用于与用户进行交互。
9.根据权利要求8所述的数据治理系统，其特征在于：还包括：
监控与反馈模块：用于收集地址匹配过程中的日志和指标，进行性能评估。
10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质内存储有用于执行如权利要求1～7所述的数据治理方法的程序指令。
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