Data matching is one of the fundamental measures that helps make different data sets interoperable. This thesis is devoted to a new contextual matching approach for road networks. This automatic matching process is based on the Delimited-Stroke-Oriented algorithm and flanked by three assistant methodologies: matching guided by ‘structure’, matching guided by ‘semantics’, and matching guided by ‘spatial index’: Being supported by the extendable delimited strokes, network-based matching and the three assistant methodologies, the contextual matching approach is able to handle geometrical, topological and semantic information in a large matching environment and provide a considerably improved matching performance in terms of ‘automatic matching rate and certainty’, ‘high computing speed’, and ‘robustness and generic nature’. Due to its large potentials of enriching mega data sets, the contextual matching approach is being commercialized.     «

Data matching is one of the fundamental measures that helps make different data sets interoperable. This thesis is devoted to a new contextual matching approach for road networks. This automatic matching process is based on the Delimited-Stroke-Oriented algorithm and flanked by three assistant methodologies: matching guided by ‘structure’, matching guided by ‘semantics’, and matching guided by ‘spatial index’: Being supported by the extendable delimited strokes, network-based matching and the th...     »

Daten-Matching ist eine der grundlegenden Maßnahmen, die dazu beitragen, unterschiedliche Datensätze interoperativ zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wurde ein neuer kontextueller Matching-Ansatze für Straßennetze entwickelt, der auf dem Delimited-Stroke-Oriented Algorithmus basiert. Darüber hinaus kommen drei Ergänzungsmethoden dem automatischen Matching-Prozess zugute: Struktur-gestütztes Matching, Semantik-gestütztes Matching, Index-gestütztes Matching. Unter Verwendung von erweiterbaren Delimited-Strokes, des netzwerkbezogenen Matchings und den drei Ergänzungsmethoden ist der kontextuelle Matching-Ansatz in der Lage, die geometrischen, topologischen und semantischen Informationen zusammenhängend zu betrachten. Daraus entsteht eine deutlich verbesserte Matching-Leistung bezüglich der automatischen Matching-Rate und -Sicherheit, der hohen Rechengeschwindigkeit, der Robustheit sowie der generischen Natur. Der Matching-Ansatz hat ein hohes Potential zur Anreicherung von Mega-Daten.      «

Daten-Matching ist eine der grundlegenden Maßnahmen, die dazu beitragen, unterschiedliche Datensätze interoperativ zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wurde ein neuer kontextueller Matching-Ansatze für Straßennetze entwickelt, der auf dem Delimited-Stroke-Oriented Algorithmus basiert. Darüber hinaus kommen drei Ergänzungsmethoden dem automatischen Matching-Prozess zugute: Struktur-gestütztes Matching, Semantik-gestütztes Matching, Index-gestütztes Matching. Unter Verwendung von erweiterbar...     »