识别门店数据真伪

已废弃

POST

/biz/cleanData/confirmAddress

此接口已废弃，如需要，请联系客服。
应用场景：业务人员维护了自己所负责的门店，此接口通过多种手段识别poi真伪：
1.根据地址进行地理编码，看地理编码结果离门店多远。
2.检查门店100米范围内最相似官方poi的名称，并给出相似度。完全匹配的是1，完全不匹配的是空。
注意，系统会自动创建相关字段，把分析结果写入数据库。可以通过导出接口，把数据导出为csv文件

请求参数

Query 参数

Header 参数

Body 参数application/x-www-form-urlencoded

请求示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --globoff 'https://datam.olmap.cn/dm/v1/api/biz/cleanData/confirmAddress?ckey={{ckey}}' \
--header 'eId: siptea' \
--header 'ckey: a8da1230-536b-11e8-9bb7-3321e787d1cb' \
--data-urlencode 'dataSetId=cleanData' \
--data-urlencode 'query=' \
--data-urlencode 'limit=1' \
--data-urlencode 'startTime=' \
--data-urlencode 'endTime=' \
--data-urlencode 'addressFields=["省份","地级市","行政区","门店名称"]' \
--data-urlencode 'poiField=门店名称' \
--data-urlencode 'radius=' \
--data-urlencode 'radiusFrom=' \
--data-urlencode 'result_db=' \
--data-urlencode 'result_return='

返回响应

🟢200成功

application/json

Bodyapplication/json

示例

{
    "success": true,
    "msg": "string",
    "data": [
        {
            "_id": "string",
            "importTaskId": "string",
            "createTime": "string",
            "isSync": "string",
            "tag": {
                "_参与相似度计算的poi部分": "string",
                "_参与相似度计算的官方poi部分": "string",
                "_100米内最相似官方poi的相似度": "string",
                "_100米内最相似官方poi": "string",
                "省份": "string",
                "地级市": "string",
                "行政区": "string",
                "门店编码": "string",
                "门店名称": "string",
                "经度": "string",
                "纬度": "string",
                "lng（经度）": "string",
                "lat（纬度）": "string"
            },
            "geom": {
                "type": "string",
                "coordinates": [
                    0
                ]
            },
            "id": "string"
        }
    ]
}

泰森分区

地理编码