地图搜索引擎

行业场景

在地理信息爆炸、场景强相关的现实世界里，帮用户把“模糊的搜索需求”高效转化为“精准的空间推荐方案”，解决搜不准、搜不全、推不好、不纠错、体验差这五大痛点。

地图搜索引擎的搜索框，是物理世界需求的搜索引擎。其行业场景可分为C端、B端和G端（政府）三大类：

C端（消费者）场景：出行导航、本地生活/周边探索、文旅与室内、社交与位置共享

B端（企业）场景：网约车/共享出行、即时配送/物流、零售与商业地产、智能交通与车联网、广告与营销

G端（政府）场景：智慧城市/城市大脑、应急管理与公安、自动驾驶（高精地图）、空间计算（AR/MR）

功能介绍

在接口服务能力上设计了智能检索、关键字检索、建议检索、周边检索、矩形检索、多边形检索、沿途检索、专题检索、地理编码、逆地理编码、详情查询、方位检索、扇形检索。

智能检索：可以对Query进行全方位的意图理解，对不同的意图可能会返回不同数据结构的搜索结果，有POI列表、行政区域、城市分布、城市跳转、纠错列表五中数据结构。

关键字检索：可以对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

建议检索：可以对Query进行简单地意图理解后再进行快速前缀匹配，强调的是速度超快且不需要分页，只返回POI列表数据结构。

周边检索：基于当前位置对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

矩形检索：基于矩形框对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

多边形检索：基于多边形范围内对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

沿途检索：基于规划好的路线对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

专题检索：基于当前专题数据对Query进行全面地意图理解后再进行深度信息搜索，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

地理编码：对地址信息进行全面的成分解析，最终返回最可靠的位置信息。

逆地理编码：可以对当前位置进行全面的分析，最终推荐最合理的POI列表。

详情查询：直接返回POI详情。

方位检索：基于当前位置和方位对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

扇形检索：基于扇形范围内对Query进行全面的意图理解，但所有意图的返回数据结构都是POI列表。

项目实现

在语义搜索能力上实现了：

- 名称搜索：名称，例如“保利大厦”

- 地址修饰名称搜索：地址修饰下的名称，例如“东直门南大街6号东方花园饭店”

- 行政区修饰名称搜索：行政区修饰下的名称，例如“公主坟丰台区”

- 实体周边搜索（wherewhat）：实体中心点附近的内容，例如“西直门医院”

- 泛词搜索：各种泛词，例如“aaaaa级”、“3甲”、“医院”

- 行政区限制泛词搜索：行政区限制下的各种泛词，例如“海淀大学”

- 多分类搜索：多个分类，例如“火车站 机场”

- 分类限制名称搜索：分类限制下的名称，例如“素颜美美容美发”

- 同义词搜索：同义词，例如“管庄镇”、“鸟巢”

- 少字（词）搜索：少字（词）名称，例如“煤炭医院”

- 多字（词）搜索：多字（词）名称，例如“颐和园公园”

- 数字化搜索：汉字数字混合，例如“5道口”

- 半词搜索：名称中的词不完整，例如“首都博”、“中国科”

- 门址搜索：门牌号，例如“阜成门外大街二号”

- 道路搜索：道路名称，例如“103国道”、“国道g103”

- 道路交叉口搜索：多个道路，例如“北清路永丰路”、“永丰路与北清路交叉口”

- 同音字纠错搜索：同音字，例如“健国门”

- 形近字纠错搜索：形近字，例如“颐提港”

- 汉字拼音纠错搜索：汉字拼音混合，例如“西er旗”

- 拼音全拼搜索：拼音全拼，例如“wangjing”

- 拼音简拼搜索：拼音简拼，例如“bjtsds”

- 拼音混拼搜索：拼音混拼，例如“qinghdax”

- 行政区识别搜索：各种行政区名称，例如“河北正定”、“正定县”等

- 城市跳转搜索：与特定城市相关性非常强的内容，例如在“北京市”搜索“泰山”、“上海杭州小笼包”

- 城市分布搜索：不与特定城市强相关，同时又与多个城市相关的内容，例如在“北京市”搜索“六家子”