地址匹配是将文字描述地址转化为空间坐标的核心技术，其流程通常包括地址标准化、要素拆分、解析及坐标映射。在标准化阶段，需将原始地址规范化为行政区划、道路、门牌号等结构化要素，并消除拼写错误或冗余信息。中文地址匹配常采用复合算法，如结合条件随机场（CRF）模型与规则优化的最大匹配算法（MISEG），以提升分词准确率和处理歧义地址能力。匹配方法主要分为两类：直接匹配（关联电子地图实体）和插值法（推算虚拟门牌号坐标），精度受地址标准化程度和实体范围影响。该技术广泛应用于电子地图更新、犯罪空间分析、LBS服务等领域，有效支撑空间数据可视化与位置服务需求。

地址匹配通常遵循标准化→解析→匹配的三阶段流程。标准化处理需将原始地址转换为包含省/市/区、道路、门牌号等要素的结构化模型，并通过关键词规范化（如“江东”改为“江东区）消除语义歧义。地址解析阶段依赖自然语言处理技术，如条件随机场模型抽取地址要素关联特征，或基于规则的MISEG算法实现快速切分，确保要素拆分准确率达90%以上。匹配阶段通过地理编码服务将结构化地址与空间坐标关联，具体方法包括直接匹配（以建筑物重心坐标为定位结果）或插值法推算坐标（考虑道路几何特征修正误差）。

中文地址匹配的核心算法包括统计模型与规则引擎的结合。条件随机场（CRF）模型通过训练地址要素关联性特征（如字级词性、通名识别），实现长距离上下文依赖处理，有效识别遗漏小区及歧义地址。规则驱动的MISEG算法采用正向最大匹配策略，辅以消歧规则和字典支持，在保证速度的同时提升切分精度。复合算法通过两种方法的验证互补，解决单一规则方法无法识别新词、单一统计模型速度慢的问题，2024年相关发明专利验证其效率提升30%以上。

地址匹配方法可分为直接匹配和插值法两类。直接匹配要求地址要素逐级对应电子地图实体（如“会展中心B座”匹配建筑物面坐标），适用于要素齐全的地址，精度取决于实体空间范围。插值法用于门牌号缺失场景，通过相邻地址坐标推算目标位置，改进算法引入“拐点”虚拟门牌号以修正道路弯曲导致的误差，2023年宁波市案例显示其定位误差降低至5米内。

地址匹配技术支撑电子地图更新、公共安全、商业服务等领域。在犯罪空间分析中，2023年某公安系统通过地址匹配赋予110警情空间坐标，实现犯罪热点可视化。电子地图服务商采用复合算法实现地址标准化与坐标映射闭环，如2025年大连某科技公司文档明确区分地址匹配与POI搜索的技术差异。LBS服务依赖地址匹配提供用户位置基准，结合GIS平台实现轨迹分析。

匹配精度首要取决于地址标准化程度，缺失关键要素（如行政区划）将导致层级匹配失败。数据库完整性同样影响结果，未收录的小区名称需依赖CRF模型识别。直接匹配法的精度受实体空间范围制约，大型建筑物重心坐标可能与实际位置偏差百米以上。插值法则对道路数据几何精度敏感，2023年案例显示改进算法需配合高精度电子地图使用。

中文地址的高复杂性表现为要素嵌套（如“XX路XX号XX小区”）、通名变体（“大厦/广场）等。早期国外GIS软件因中文支持不足导致匹配误差，需通过编码转换兼容组合定位器。学术研究显示，2021年基于CRF模型的解析技术有效解决要素边界模糊问题，但跨方言区地址仍存在标准化难题。地址匹配技术与中文分词算法的协同创新，被2024年发明专利列为重点突破方向。