《CHZ 9010-2011 地理信息公共服务平台 地理实体与地名地址数据规范》是中国在地理信息系统领域发布的一项重要标准，旨在规范地理信息公共服务平台上的地理实体与地名地址数据的组织、存储、交换和使用。这一规范对于提升地理信息的标准化程度，促进跨部门、跨地区的数据共享与服务融合具有重要意义。 1. **地理实体定义** 地理实体是地理空间中的基本元素，包括自然地理实体（如山脉、河流）和人文地理实体（如建筑物、道路）。它们是构成地理空间结构的基本单元，具有明确的空间边界和属性特征。在地理信息公共服务平台上，地理实体的数据表示需要精确、全面，以便于用户进行查询、分析和应用。 2. **地名地址数据** 地名地址数据是地理实体的一种特殊形式，它包含地名信息和地理位置的组合。地名是指对特定地理空间的命名，而地址则是地名的具体定位，通常由街道、门牌号、行政区划等要素组成。在规范中，地名地址数据的标准化处理至关重要，确保了数据的一致性和可比性。 3. **数据规范** 这一规范详细规定了地理实体与地名地址数据的编码规则、元数据要求、数据模型、数据质量控制、数据交换格式等方面。编码规则要求统一的编码体系，便于计算机识别和处理；元数据则记录了数据的生成、更新、版权等信息；数据模型定义了数据结构，如点、线、面等空间对象以及非空间属性；数据质量控制确保数据的准确性和完整性；数据交换格式如GML（Geography Markup Language）或JSON等，用于不同系统间的数据交互。 4. **服务平台功能** 地理信息公共服务平台应具备数据集成、服务发布、数据共享、地图浏览、查询检索、分析计算等功能。规范强调了这些功能的实现必须基于统一的数据规范，以确保服务的高效性和互操作性。 5. **实施与应用** CHZ 9010-2011规范不仅适用于政府机构、科研单位，也对企事业单位和个人开放，促进了地理信息的广泛应用，如城市规划、交通管理、环境监测、公共安全等领域。通过遵循这一规范，可以减少数据冗余，提高信息利用率，降低信息化成本。 6. **标准的更新与维护** 随着技术的发展和需求的变化，标准需要定期更新和完善。CHZ 9010-2011的后续版本可能包含新的数据类型、技术标准和最佳实践，以适应不断演进的地理信息系统环境。 《CHZ 9010-2011 地理信息公共服务平台 地理实体与地名地址数据规范》为中国的地理信息产业提供了一套完整的数据管理和应用框架，推动了地理信息资源的规范化、标准化，对于提升地理信息服务质量和效率起到了关键作用。

终于将MYSQL数据库当中的数据转换成Sqlite数据库文件，格式为.db格式的， 适合android本地查询，包含provinces、cities、areas、zipcode四张相互关联的表格，有需要的可以下载。

地图信息采集JS版软件是一款基于JavaScript的地图信息采集工具，主要用于采集地图信息，如坐标、地址、地名等，并将采集的数据存储在本地或服务器上。该软件功能强大，支持用户自定义采集参数和数据格式，同时也具备数据筛选、分析、可视化等功能，能够快速高效地实现大规模地图信息采集与处理。此外，该软件还提供了简洁易用的用户界面，支持跨平台使用，具备良好的兼容性和扩展性，可以根据实际需要自由定制。该软件适用于地图制作、地理信息分析、地图数据爬取等多种应用领域，是一款非常实用的地图信息采集工具。

全国乡镇地名(Mapinfo格式)，含地理信息

LOCTriples 中国城市信息知识图谱，包含中国所有县级以上城市三元组信息，共18534个三元组 格式如下所示： 以丰台区为例 丰台区#区人大主任#李昌安 丰台区#所属地区#中国北京市 丰台区#地理位置#北京市中心城区的南部 丰台区#车牌代码#京 丰台区#行政代码#110106 丰台区#机场#北京南苑机场，北京新机场等 丰台区#气候条件#暖温带半湿润季风型气候 丰台区#区委书记#汪先永 丰台区#火车站#北京南站、北京西站等 丰台区#行政区类别#市辖区 丰台区#下辖地区#丰台街道、卢沟桥乡、南苑街道等 丰台区#区政协主席#刘宇 丰台区#电话区号#010 丰台区#面积#305.87平方千米 丰台区#人口#225.5万（2016年） 丰台区#区长#冀岩 丰台区#著名景点#卢沟桥、宛平城、北京园博园、世界花卉大观园、北宫国家森林公园 丰台区#GDP#1262.6亿元（2016年） 丰台区#方言

数据库建中国详细地名表sql语句文本 我是因为网上找不到， 才自己网上找来sql server 和 access 版本。 自己转化成的 sql 语句 文本。 他可以在所有支持 sql 的 数据库里 建表。 关键是他有3740条 左右的中国行政区名字

统计截止日期2018年10月31日。 中国大陆省市县区乡镇街道办村社区5级行政区域名称及代码，不包括港澳台地区，代码与身份证前几位一致，共计70余万条。 可根据区域代码关联各级行政单位的隶属关系。[face]monkey:5.gif[/face] 省、市、县区、乡镇街道、村社区 5级5个文件 province,city,county,town,village,城乡分类代码,qdname 11,1101,110101,110101001,110101001001,111,多福巷社区居委会 11,1101,110101,110101001,110101001002,111,银闸社区居委会 11,1101,110101,110101001,110101001005,111,东厂社区居委会 province,city,dqname 11,1101,市辖区 12,1201,市辖区 13,1301,石家庄市 13,1302,唐山市 13,1303,秦皇岛市 province,city,county,dqname 11,1101,110101,东城区 11,1101,110102,西城区 11,1101,110105,朝阳区 11,1101,110106,丰台区 11,1101,110107,石景山区 province,city,county,town,dqname 11,1101,110101,110101001,东华门街道办事处 11,1101,110101,110101002,景山街道办事处 11,1101,110101,110101003,交道口街道办事处 11,1101,110101,110101004,安定门街道办事处 11,1101,110101,110101005,北新桥街道办事处 11,1101,110101,110101006,东四街道办事处 11,1101,110101,110101007,朝阳门街道办事处

GeoNamesEmbedding Word2Vec嵌入地名和地理术语。 我最初是在2019年8月创建此地图的，供我共同创建的地理门户GeoGenius使用。 但是，事实证明这对于当前的任务是不安全的，因此从那时起我就再也没有碰过它。 但是它能够创建一些令人印象深刻的嵌入，因此我将其推向了Github。 训练集包含成千上万个地理事实文件和问题，这些问题文件和问题使用Gensim的Word2Vec合成为模型，在我看来，其中一些模型已经建立了一些真正令人印象深刻的联系。 集合中的一些材料是私人的，并且在所有者的允许下使用了这些材料，因此培训材料不会公开提交给此仓库，尽管如果有人希望访问这些材料，请随时与我联系。 所有模型都位于（惊奇）models文件夹中，并且模型分为语料库版本（当前为1-7），每个语料库反映了已添加到训练集中的材料。 最好的模型通常来自最新的语料库版本，当前版本为7。

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