【摘 要】
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地理大数据实现对区域人地系统的精细刻画，为研究人地关系和区域发展等提供新的数据。当前，地理大数据进入了广泛应用，但一直缺乏对其质量的考察及相应的评估方法。兴趣点（POI）数据是地理大数据重要组成部分，对基于位置服务和区域场景理解具有重要作用。本文提出POI类大数据评估与提升方法，基于场地调研、GIS等方法从地物识别完整率、数据冗余率和空间位置准确率3个维度实现质量评估；基于数据生产过程发现和总结数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41971166）； 辽宁省“兴辽英才计划”项目（XLYC2007201）； 中国科学院区域发展青年学者项目（2021-003）～～；
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地理大数据实现对区域人地系统的精细刻画，为研究人地关系和区域发展等提供新的数据。当前，地理大数据进入了广泛应用，但一直缺乏对其质量的考察及相应的评估方法。兴趣点（POI）数据是地理大数据重要组成部分，对基于位置服务和区域场景理解具有重要作用。本文提出POI类大数据评估与提升方法，基于场地调研、GIS等方法从地物识别完整率、数据冗余率和空间位置准确率3个维度实现质量评估；基于数据生产过程发现和总结数据质量的可能影响因素，证明多源数据融合是提升POI数据质量的有效手段。研究发现，基于API接口获取的高德数据量略高于百度，空间位置准确率相当，冗余率较低；高德侧重识别地物入口，适于可达性等分析；百度侧重发现非标志性地物，适于空间规划等分析；发现、采集和处理阶段是降低数据质量的可能环节，受数据保护机制影响，数据质量与获取量及面积成反比；多源异构地理大数据质量评估、提升与融合是提升数据“涌现价值”、促进多学科交叉融通、解决新时代地理学问题的关键途径之一。
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