linux环境下搭建osm_web服务器四(对万国语的地名进行翻译和检索):

对万国语的地名进行翻译和检索

经过 前三篇的调试,已经有了一个完整的Map可以浏览,我们痛苦的世界范围数据下载、导入过程也结束了。要提醒一下的是,鉴于网速,不要下载 planetosm.lastest 文件,因为这个文件每周更新,万一一周下不完,就over了。

当然了,导入后,别忘了 

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  1. sudo touch /var/lib/mod_tile/planet-import-complete  
  2. sudo chown www-data /var/lib/mod_tile/planet-import-complete  


设置时间戳哦!

   导入后,只有中国、日本有些中文字符,其他国家都是鸟语,必须进行汉化。用PostgreSQL count 一下,name 字段不为null 的条目太多了,利用在线的翻译API似乎不现实。我们通过下载字典来进行本地自动匹配与翻译。字典在http://download.csdn.net/detail/goldenhawking/4556453, 导入后,含有17万个地名翻译的表如下面所示

由于place_name 里的地名有不规范的表示,比如括号中的曾用名、用逗号分隔的等效名等情况,不能直接把地名表与planet_osm_roads 、planet_osm_polygon 、planet_osm_line、planet_osm_point 四张表的name字段做 like 或者 = 的换算。同样,即使是做正则式的匹配,也要考虑到比如   XXXX 与 XX'XX (YYYY) 的情况,即原本地名已经包含阿拉伯语与英语两种语言的情况。

   为此,写一个程序,进行匹配,提前把地名进行标准化。其算法过程是:

   读取planet_osm_roads 、planet_osm_polygon 、planet_osm_line、planet_osm_point四张表里  name is not null 并多于1个字符的地名,进行简化,清除括号、非拉丁、斯拉夫字符,而后与经过规范化的 place_name 进行匹配。为了存储独立的中文字段,在四张表尾部追加了一个trans_name_chs的 text 字段,以便存储纯粹的中文地名,供搜索用。

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  1. ALTER TABLE planet_osm_point ADD COLUMN trans_name_chs text;  
  2. ALTER TABLE planet_osm_line ADD COLUMN trans_name_chs text;  
  3. ALTER TABLE planet_osm_polygon ADD COLUMN trans_name_chs text;  
  4. ALTER TABLE planet_osm_roads ADD COLUMN trans_name_chs text;  



 算法伪代码表示:

  

[cpp] view plain copy

  1. void Match(unicode TableName)  
  2. {  
  3.     for_each (record in TableName where 长度>3)  
  4.     {  
  5.         unicode 地名 = record->name;  
  6.         //清除首尾空格  
  7.         TrimSpaces(地名);  
  8.   
  9.         //只保留两类字符,根据字符的unicode取值范围筛选  
  10. 10.         unicode 词干 = FilterChar (地名, new LanguageFilter({拉丁,斯拉夫}));  
  11. 11.   
  12. 12.         //在翻译表中查找可能的翻译  
  13. 13.             unicodeList 可能结果集 = DatabaseSearch("规范化词干表","like %s%",词干);  
  14. 14.            
  15. 15.         //对所有含有词干的可能结果,进行相似度排序,这里的策略是看看长度比例因子,  
  16. 16.         //比如  Shanghai 与  Shanghai City 为 8:13, 与Shanghai 为 1:1 ,因此取 Shanghai  
  17. 17.   
  18. 18.         unicode 最佳解=null;  
  19. 19.         double  最佳因子=0;  
  20. 20.   
  21. 21.             for_each (unicode 可能解 in 可能结果集 where length(词干)/length(可能解)>0.6)  
  22. 22.         {  
  23. 23.             double 当前因子 = length(词干)/length(可能解);  
  24. 24.             if (当前因子>最佳因子)  
  25. 25.             {  
  26. 26.                 最佳解 = 可能解;  
  27. 27.                 最佳因子 = 当前因子;      
  28. 28.                 if (最佳因子 == 1)  
  29. 29.                     break;  
  30. 30.             }  
  31. 31.         }  
  32. 32.       
  33. 33.         //刷新数据库  
  34. 34.         if (最佳因子 >0)  
  35. 35.         {  
  36. 36.             unicode 翻译结果 = 最佳解 + "(" + 地名 + ")";  
  37. 37.             UpdateTable(TableName, record->id, 翻译结果);  
  38. 38.         }  
  39. 39.     }     

40. }  



匹配过程大概需要1-2天,匹配完成后,翻译好的地名便存入了name字段中。渲染瓦片,看一看,主要的地名都OK啦

德国的

 

最后,为这些字段建立索引

[sql] view plain copy

  1. CREATE INDEX idx_planet_osm_roads_name ON planet_osm_roads USING btree ("name") where name is not null;  
  2. CREATE INDEX idx_planet_osm_roads_trans_name_chs ON planet_osm_roads USING btree ("trans_name_chs") where trans_name_chs is not null;  
  3. CREATE INDEX idx_planet_osm_polygon_name ON planet_osm_polygon USING btree ("name") where name is not null;  
  4. CREATE INDEX idx_planet_osm_polygon_trans_name_chs ON planet_osm_polygon USING btree ("trans_name_chs") where trans_name_chs is not null;  
  5. CREATE INDEX idx_planet_osm_line_name ON planet_osm_line USING btree ("name") where name is not null;  
  6. CREATE INDEX idx_planet_osm_line_trans_name_chs ON planet_osm_line USING btree ("trans_name_chs") where trans_name_chs is not null;  
  7. CREATE INDEX idx_planet_osm_point_name ON planet_osm_point USING btree ("name") where name is not null;  
  8. CREATE INDEX idx_planet_osm_point_trans_name_chs ON planet_osm_point USING btree ("trans_name_chs") where trans_name_chs is not null;  


全部搞定后,vacuum 一下,索引就可以立刻参与查询了,而且使用 FCGI 实现地名的检索就变得简单了。这里为了测试,直接用C写CGI程序。

程序实现两个功能,一个是根据地名检索旁边的GIS对象,另一个是根据坐标检索最近的地名。这里用到 PostGIS的 CoverBy 系列函数.  CGI代码:

 转载:http://blog.csdn.net/goldenhawking/article/details/7952303
posted @ 2017-02-08 21:11  知行Lee  阅读(392)  评论(0编辑  收藏  举报