依托房价网海量的地址、楼盘库,以及NLP算法能力所沉淀出的高性能及高准确率的标准地址算法。将不规范地址数据转换为标准格式的服务,通过对地址数据清洗、地址纠错、字段补全、添加楼盘名、别名、实现地址标准化,并让每一个地址都能精准匹配到相应的建筑物,提高地址数据质量和可用性。

地址结构化:地址拆分、分词标注、相似度计算、地址匹配

地址纠错补全:提供基于POI信息字段纠错补全服务,包含省份,城市,行政区域,街道,居委。

楼盘匹配:将切割好地址精准匹配到楼盘信息,如:楼盘ID、楼盘名、楼盘类型等;精准匹配到地址经纬度坐标。

地址联想:地址输入联想关键词功能,提供辅助便捷地录入高质量文本地址的能力。

地址涉农识别:通过位置判断自然村的类型标签。

地址相似度判断:判定两个地址是否为同一地址,基于POI级别和地址经纬度相似度判断。

地址真实性核验:基于POI维度核验地址真实性。

亮点

智能治理算法技术:自动学习相似度判断不依赖人工数据

地址数据库样本丰富:地址数据样本丰富多样,17年地址/房产数据积累,覆盖度广

自有地址数据治理模型建设:对于地址样本的复杂地址及建筑物,通过相似度算法及神经网络算法搭建了房价网独有算法模型,精准预测判断无样本数据的相关地址信息,使地址相关数据有效匹配

案 例
某全国性股份制银行

某全国性股份制银行需要通过地址信息对客户进行风控和营销,要满足这些场景的需求,将存量和增量的地址进行标准化处理。银行的地址信息普遍存在一些问题,由于各种历史原因,造成地址信息不规范、错漏、二义性、匹配难等问题,且地址信息数量庞大,治理起来工程浩大,造成地址信息数字化、科技化进程缓慢,面临诸多问题和挑战。  房价网通过本地化部署的方式,将楼盘数据部署在行内,并通过模型算法和匹配能力将海量地址信息进行标准化处理入库,用于支撑业务需求。

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