《表2 数据规模：TransE和TransH模型空间地址表示学习中的对比研究——以广州市天河区为例》

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《TransE和TransH模型空间地址表示学习中的对比研究——以广州市天河区为例》

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本文使用RDF的数据描述方式，即将实体与关系表示为RDF数据三元组形式（头实体，关系，尾实体）或记为（h，r，t），将地址三元组表示为（地址实体名称，空间关系/语义关系，层级实体名称），地址的层级划分为4级:居村委、街路巷、用地类型和信息点．在设定邻近距离阈值时，如果阈值设定过大，会导致产生的邻近关系过多，影响训练效率；如果阈值设定过小，则产生的邻近关系数量太少，无法准确描述实际情况．经过多次实验分析，选取50 m为邻近距离阈值，并根据每个信息点的经纬度来划分信息点的邻近关系，最终生成了1 420 769条三元组（表2），根据空间地址三元组构建地址知识图谱，图谱示例见图3.