《面向城市疾病制图分析的地址匹配研究》首先梳理了国内外地址编码研究现状，论述了疾病制图和空间分析的基本理论和研究成果，分析了国内外地址模型的优缺点，依据我国地址编码规范提出一种基于关联规则的自适应地址模型，对深圳市的地址数据进行地址要素分析，结合特征尾词词库探索地址要素之间的组合模式，利用地址要素的关联频率计算支持度和置信度，提取满足条件的地址要素组合构成深圳市基于关联规则的自适应地址模型；其次详细介绍了地址匹配的原理，并按照基于关联规则的自适应地址模型设计了地址数据库，对不同地址类型的地址数据确定其入库流程，并对地址数据质量进行检查；随后，在地址匹配过程中提出一种基于地址要素逆向对齐的莱文斯坦算法，该方法优化了莱文斯坦地址匹配算法，加快了地址匹配速度，通过关键地址要素补齐行政区划地址部分提升了地址匹配准确率，并利用深圳市肝病数据进行地址匹配的实验分析，取得了良好的效果，地址匹配技术为城市疾病数据空间化提供了很好的实现思路和方法；后利用地址匹配技术对深圳肝病数据进行空间化，对带有空间坐标信息的疾病数据进行制图和空间分析研究，利用多尺度疾病制图分析深圳市肝病住院数据的时空分布规律，并利用时空扫描统计量法来研究时空聚集性，探索疾病的聚集空间和聚集时间点，利用相对风险程度分析不同区域的风险，为政府卫生部门的决策和社会公众的行为起到指导作用，为疾病的防控提供技术储备。
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