加拿大 · 大多伦多 · 2025 – 2026
加拿大邻家网 NearNet
一个按地理位置组织的本地服务平台：用户选位置、搜服务、找到附近商家并直接联系。背后是商家数据库、距离匹配、城市 × 服务 SEO 矩阵和 AI 数据维护流程。
- 位置服务
- 地图与距离排序
- 商家数据库
- Google SEO
- AI 数据处理
- 多城市复制
- 批量
- 一次处理成千上万条记录
- AI 判断
- 同一商家的不同写法自动归并
- 坐标纠偏
- 地址转坐标并与原值比对
- 可追溯
- 异常记录单独输出不丢失
要解决的问题
要解决的问题：采集来的商家数据格式极不统一——同一个连锁店有七八种写法，地址有的写全称有的只有门牌号，坐标要么缺失要么坐标错到另一个城市。
这类数据人工整理的成本极高：一条一条核对地址、在地图上找位置、判断两条记录是不是同一家店。数据量一上来就卡住了。
做法
- 规则层先处理确定性问题：统一全角半角、去除多余空格与符号、拆分省 / 市 / 邮编字段
- AI 层处理需要判断的问题：识别同一商家的不同写法、判断地址描述是否指向同一地点、从混杂文本里抽出结构化字段
- 地理编码纠偏：调用地理编码服务把地址转成坐标，与原始坐标比对，偏差超过阈值时标记为待确认
- 去重合并：多个信号（名称相似度、地址距离、电话、网站）综合判断是否重复，合并时保留字段最完整的版本
- 全流程做成可重复执行的批处理，带处理日志与异常清单，出问题的记录单独输出而不是静默丢弃
结果
原本需要人工逐条核对的商家数据整理，变成可以批量重复执行的流程；数据质量从"能看不能用"变成可以直接支撑距离排序和检索。
系统组成
这个项目由哪些模块构成
规则清洗
全半角、空格符号、字段拆分的确定性处理。
AI 归一化
同一实体的不同写法识别与合并判断。
地址标准化
拆分省市邮编、补全规范写法。
坐标纠偏
地理编码转换、偏差检测、待确认标记。
去重合并
多信号综合判断，保留最完整字段。
批处理调度
可重复执行、带日志与异常清单。
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