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	<title>Just learning and thinking &#187; 地名引擎</title>
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		<title>使用openlayers调用本地瓦片数据方案</title>
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		<pubDate>Fri, 31 Dec 2010 07:33:08 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[身边经常有一些朋友在与GIS项目的时候抱怨没有地图数据，而实际上他们在做具体的应用的时候常常仅仅是需要一个地图来使得应用程序变得更漂亮。以前自己也遇到过一些这些问题，在08年公司做兼职的时候，就行开发一个离线的GIS数据包，这些的话，对于一些小型的应用程序就不用花大笔的钱去购买地图数据。 对于以上的问题，大家常常采用的是两种解决方案：一种解决方案就是直接使用一些第三方数据服务，例如Google maps 或者是MapABC的API来实现自己的功能，这种方法开发比较简单，很容易上手，但是一个重要问题就是给一些不能上网的客户来说，这样的开发方式就不适合了；另外一种方式就是让客户购买地图数据去支持应用程序，这样的方式用户需要花一些钱去购买地图数据（我以前在做项目的过程中，由于地图数据量不是很大，所以也可以用一些基础图层，然后再加上一些影像数据进行数字化）。其实上述的两种方式是目前大多数应用程序解决地图数据的主要方法，下面本片文章介绍第三种方式来实现（特在此申明，文章中提出的方法仅仅是提供交流和学习使用，如果使用商业用途用户自行负责）。 如果想从本地访问瓦片数据的话，首先需要解决的问题是从一些公共地图服务中获取瓦片数据。在这里将使用工具http://www.daogle.com/?page_id=66下载地图的瓦片数据。瓦片数据下载到本地之后，可以看到瓦片的数据命名“m_14_13519_6253.png”，其中m后面的14代表的目前的缩放级别，“13519”代表的是瓦片数据的横坐标，“6253”代表的是瓦片数据的纵坐标。对于Google maps用的是墨卡托投影方式，将地图投影成了一个40075016.685578488 m的正方形坐标的形式，然后根据缩放级别将这个正方形分割成不不同粒度的小正方形，这种分割的形式采用的是四叉树索引的方式进行。具体的分割如下图所示。 首先在level 0级别的时候，就是将这个正方形划分为一个256 像素的图片，如果化成米的形式的话，就是40075016.685578488的正方形，从这里可以计算出比例为：40075016.685578488/256 = 156543.033928041 （米/像素）。对于level 1级别时，然后再将这个正方形划分为一个4个256像素的正方形，此时计算出的比例为：40075016.685578488/512 = 78271.51696402 （米/像素）。 对于OpenLayers来说，首先会向wms服务发送一个请求，这个请求会有一个bbox参数，参数的形式是这个box的左上角坐标和右下角坐标的值，对于后来服务来说，就是将这个box的图片发送到前台去显示。对于要使用本地的瓦片数据，根据上面对于瓦片数据的命名方式我们可以知道需要求三个参数：缩放级别 zoom、横坐标 x和纵坐标的值 y。而对于请求来说，只有bbox的值，所以需要根据根据bbox的值来求出x，y和缩放级别的值zoom。首先从前台来说，展现的总图片应该是一个360°×360°的正方形的图片，这是对于缩放级别为一级的来说的；对于一个bbox中的经纬度，可以计算出缩放级别： Java代码： double mapUnit = 360/(x1-x0);//156543.033929687 double z = Math.log(mapUnit)/Math.log(2); long zoom = Math.round(z); 计算出缩放级别之后，然后根据公式x = ((20037508.343 * 2 * ( x0 + 180 ) / 360 ) / pixelResolution)/256可以计算出x的坐标，同理根据公式y = ((20037508.343 * 2 * ( y0 [...]]]></description>
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		<title>中国地名搜索引擎</title>
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		<pubDate>Tue, 27 Jul 2010 11:01:30 +0000</pubDate>
		<dc:creator>laomi</dc:creator>
				<category><![CDATA[江湖消息]]></category>
		<category><![CDATA[地名引擎]]></category>

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		<description><![CDATA[中国地名搜索引擎是天津大学计算机科学与技术学院，信息系统与软件工程研究所自己研发的关于中国地名的搜索引擎。目前搜索引擎中已经有40多万地名数据，全国的大多数的地名已经能够检索到。目前这个小组有教师一名、博士一名、硕士三名，目前发行的是一个简单的版本，虽然数据不是很完善，但是我们正在整理相关的数据，数据会越来越全的。 介绍了这么多，自己已经不是那个小组的成员了，作为地名引擎的创始人之一，觉得这个将会是我们实验室做应急的一个重要的里程碑，为今后收集数据和应急情景数据的管理提供了直接的参考依据。]]></description>
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		<title>地名引擎</title>
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		<pubDate>Sat, 31 Oct 2009 07:29:49 +0000</pubDate>
		<dc:creator>laomi</dc:creator>
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		<category><![CDATA[地名引擎]]></category>

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		<description><![CDATA[目前这个关于地名的搜索引擎叫做地名引擎，按照字面的意思就是按照地名来进行检索，其实这个在其他的网站上也可以看到相关的应用。我们所做的地名引擎的开始目前是为了管理我们实验室的数据，最后发展成为一个以地名为核心的知识系统。 截止昨天为止，我们的地名引擎可以看到的数据有地名的位置、相关的描述以及关于这个地方的相关的应急预案和应急案例信息，目前的功能相对来说比较简单，主要还是直接采用关键字做匹配的。我们实验室关于地名的本体也快发布出来了，今后的地名引擎的主要功能为会围绕着它来做。在接下来的功能中我们将会加入我们现有的一些数据信息来增加关于地名的相关知识，在昨天的讨论中，大家都觉得应该将个性话的部分加进去，所以到时候我还得花点时间来研究一下关于个性化的部分，按照目前关于个性化的数据的收集主要分为两个部分：一个是显式的去收集用户的喜好数据，比如让用户填写自己的兴趣、爱好和自己所从事专业方向，或者是在搜索结果中让搜索引擎去和用户交互；另外一种方式是隐式的去收集用户的数据，一般来说这种方法就是看用户点击了或者是没有点击哪条数据，然后分析用户所感兴趣的文档进行分析用户可能会对那些关键字感兴趣。个性化搜索加进去之后，还可以给用户做一些简单的推荐。 关于用户的日志分析来对搜索结果进行优化是目前搜索引擎研究的主要热点，目前分析日志采用的主要方法有Rocchiho的算法。在前天挺英国罗伯特戈登大学的一个教授做了一个关于目前上下文（context 也有人翻译为情景）的信息检索的报告，他里面采用了一种他们自己提出的关联词的方法，他们的论文是发在ACM 的SIGIR上面的，如果自己真的会弄这一块的话，一定得好好读读他们发的论文。 因为在我们的地名引擎中将会涉及到多种数据，面向的用户也是社会上的多种角色，所以我们第一步要做的工作可能相对来说比较简单，让用户去选择他们可能会感兴趣的数据的种类，这样的话可以给用户减少一些干扰数据。其实这样的方法实现起来也比较简单，然后我们会在后台记录下用户的选择的数据类型（其实准备的来说是记录下用户不感兴趣的数据类型，因为用户不感兴趣的类型的数据相对来说是比较好确定的）。对于搜索的词条也会在后台会做记录，方便以后对数据进行分析，提高搜索的覆盖率（召回率）和准确率。 目前的地名输入部分的工作也是比较简单，没有任何提示的方式，所以准备在用户输入的部分加入一些类似于google suggest类型的工作，这样的话以方便用户方便的找到自己要搜寻的地名。]]></description>
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		<title>界面设计</title>
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		<pubDate>Sat, 24 Oct 2009 04:41:06 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[基于内容推荐]]></category>
		<category><![CDATA[地名引擎]]></category>
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		<description><![CDATA[地名引擎的最后的功能还没有完全确定下来，目前确定显示的数据有：应急预案、应急案例、地名的相关介绍性数据和地图数据等。上两个星期自己主要是将程序的主要框架写完了，至于程序框架的合理性问题，目前只能是说按照目前的需求来写，并在此基础之上自己把有可能出现的问题先考虑进去。 其实我们在考虑做地名引擎之前，也看过不少的地名引擎相关的资料，其中也包括Google Maps,Baidu map,mapbar,mapabc和Sogou相关的地图搜索。他们的搜索都做的非常的强大，而且是和人们的生活是密切相关的。我们要做的地名引擎的主要目的是从知识的角度来思考，这个也是我们的地名引擎与现在的GIS搜索主要区别的地方，我们的最终结果是将与地名相关的知识展现出来。目前我们有的数据有地名数据（包括经纬度坐标和相关的介绍数据）、突发事件数据、湖泊数据、人口数据和气象数据等。我们地名引擎做的就是要以地名为主要搜索关键字，将与他相关的信息有组织的形式展现出来。 然而目前界面设计确实是一种很恶心的事情，我们实验室就缺乏这样的一个人，我做的界面大家都看的有点想吐了，颜色搭配太不协调了。不过我一直想想做一个类似于iGoogle那样的界面，而且用户可以根据自己对于信息喜好来管理需要显示的信息。如果用户在查看数据的过程中发现我们的数据有误，用户还能够对出错的数据进行修改，经过审核之后就可以将正确的数据展现出来。学术界常常称这种引擎为知识引擎，其实现在可以找到类似的搜索引擎，例如yebol和wolframalpha ,但是他们的范围都比较广泛，所以相对来说数据组织的不是很好，wolframalpha不支持中文搜索。用户在修改错误的数据的时候，必须得说明自己正确数据的来源，杂志的名称或者是互联网的url地址。在系统中目前还打算预留关于信息推荐的部分，根据用户的搜索记录和用户的浏览记录，将用户有可能感兴趣的信息推荐给用户。 目前我的界面只是做出了一个简单的轮廓，等实验室有了好的前台程序人员的时候，可以和让一起商量关于前天页面的事情。]]></description>
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		<title>估计得忙一阵子了</title>
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		<pubDate>Sat, 17 Oct 2009 12:41:03 +0000</pubDate>
		<dc:creator>laomi</dc:creator>
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		<category><![CDATA[信息检索]]></category>
		<category><![CDATA[地名引擎]]></category>

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		<description><![CDATA[自己这一年多来一直忙着实验室的那点项目，说句实话现在做的东西真的是很难投入使用，目前自己的总结原因有：开发氛围不好，简单的来说很多人都没有把这项目当回事（估计老板也差不多），所以从项目管理上很难入手；业务分析不够透彻，做软件产品的话，就必须得好好的分析一下实际情况，我们基本上是凭空想象。最近老板又让我做地名引擎，说句实话，我的兴致很高，就怕哪一天他对这个不感兴趣，我又是瞎折腾了。 目前总体上可以这么说，地图数据我们已经有了，至于这个地名引擎不在于地图本身，其主要是基于地名数据基础之上的。自己大概花了两天的时候好好的将自己要做的东西勾勒了一下，然后将自己第一期要完成的目标也确定了一下，最后定了一下关于地名引擎的技术基础。我们实验室是做应急方向的，所以我们做的地名引擎其主要的还是围绕着应急。关于这个系统我前面的工作主要是将把他当做一个系统来完成，解决问题的方法也主要是从工程的角度来思考（说句实话，在实验室做研究我实在是不怎么感兴趣，因为……）。第一期的主要目的就是将实验室目前的数据以地名为中心展现出来，其主要的开发的环境： OS:ubuntu8.10 开发语言:java 第三方工具:htmlparser、lucene 2.4 从目前的角度上来说，从网上爬取过来的数据相对来说都比较简单，所以数据抽取部分的工作相对来说就比较简单了。前天自己花了点时间，大概的分析了一下系统的基本功能，根据自己的一些理解之后大概的确定了一下程序的主要框架结构，然后自己用java代码写了一下程序的框架结构。从设计模式的角度来思考的话，目前自己主要是参考了观察者模式。计划在下周六能够直接用lucene将地名的索引先创建出来，然后根据用户输入的地名信息，将把介绍地名的相关数据先展现出来。不过这里面可能会出现一些问题，哪就是搜索条件的扩展问题，目前关于这个问题的解决办法还没有想出来。 现在没有拿到完全的数据，至于根据一个地名到底需要展现多少信息目前来说还确定不了（不知道这个是不是就是他们博士们在讨论的不确定性分析）。为了保证数据展现的精确性，所以在地名处理方面要做的工作还是很多的，比如：如何在一个案例中，描述的信息不够完备的情况下，能比较准确的描述事件发生的地点信息等。 今天只是一个开始，今后将自己在开发地名引擎遇到的相关问题和自己一些思考总结下来，希望能够得到各位高手的指点。]]></description>
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