陈雨晖，皮 洲，姜滕圣，李 响，王 震，奚雪峰，3，吴宏杰，3，付保川，3

1.苏州科技大学 电子与信息工程学院，江苏 苏州 215009

2.苏州市公安局，江苏 苏州 215009

3.苏州科技大学 苏州智慧城市研究院，江苏 苏州 215009

在高速发展的大数据环境下，要想建设能够很好提升资源效率、改善人民生活水平的智慧城市，准确、多样的地址信息空间是不可或缺的，这就需要高效、精确的非标中文地址匹配方法。传统的中文地名地址匹配技术主要建立在标准地址库的设置之上，但是随着地址建筑的日益增多，以及数据来源、数据结构标准的不同，传统中文地址匹配技术在处理非标中文地址需要迎接新的挑战。建立能够应对不规范、不准确的中文地址匹配方法，实现地址数据校验、地址可视化等功能，是我国发展智慧城市的必经之路。

知识图谱[1]原本是谷歌用来实现知识搜索功能的，在学术界和工业界被广泛使用，是各类结构化知识库的统称。知识图谱就是将人类知识结构化形成的知识系统，是人工智能研究和智能信息服务的基础核心技术，可以实现实体关系准确查找、智能推荐等功能[2]。因此将知识图谱运用在存储地址信息上也有很好的前景，不仅可以实现可视化查询地址关系，还可以起到地址清洗、地址补全的功能，更能在中文地址匹配方法中起到良好的效果。

传统的中文地址匹配方法主要分为三大类：（1）基于中文分词的地址匹配算法[3-4]。该类算法是基于建立未登录词的词典库对中文文本进行分词匹配，即直接匹配字符串。……