基于概率统计模型的快递地址自动分类方法  

Automatic Classification Approach of Express Address Based on Probability Statistical Model

作　　者：邵妍[1,2,3] 刘燕兵[2,3] 谭建龙[2,3] 郭莉[2,3] 

机构地区：[1]北京邮电大学计算机学院,北京100876 [2]中国科学院信息工程研究所,北京100093 [3]信息内容安全技术国家工程实验室,北京100093

出　　处：《计算机工程》2012年第23期277-280,283,共5页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助面上项目(61070026);国家"863"计划基金资助项目(2011AA010705);国家"242"信息安全计划基金资助项目((242)2010A029)

摘　　要：快递货物在中转点向取送点分拣时需要人工判断收货地址所属取送点,为提高分拣的自动化程度和分拣速度,提出一种基于概率统计分类模型的快递地址自动分类方法。该方法以基于概率统计的地址分类模型为核心,通过统计出的最小地址要素与取送点的对应概率分布,对快递地址所属的取送点做出判断。在某快递公司提供的快递地址分类数据上的实验结果表明,该方法的自动分类准确率可达99%以上,每个地址的分类用时为0.43 ms。In general,the delivery terminal that an express address belongs to is determined manually when sorting the goods at the express distribution center.In order to improve automation and speed,an automatic classification approach of express address based on the probability statistical model is proposed.The probability statistical model counts the probability distributions of the minimum address element,and determines the delivery terminal that the goods should be sent to.Experimental results based on the real data show that the classification accuracy of the approach reaches 99%,and classification speed is 0.43 ms per address.

关 键 词：快递地址 自动分类 快递分拣 概率统计 中文地址分词 停用字符过滤 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]