02 核心研究创新与贡献
为了克服这些挑战，本研究提出了一种新的多行标签算法，结合了语言学和语义分析技术。在POI标签的预处理、分割和排布过程中，我们引入了自然语言处理（NLP）工具，对POI名称进行语义分析，确保标签分割不仅符合视觉要求，还能保持语义的完整性。具体而言，研究的创新点体现在以下几个方面：
1. 多行标签的必要性分析
：通过对160,297个POI数据集的统计分析，我们发现，超过72.7%的中文POI标签名称超过了8个字符，亟需采用多行标签来避免标签截断和遮挡。这个发现为后续的标签处理算法提供了理论依据。
2. 标签预处理与精简
：我们提出了一种基于语义的标签预处理策略，通过去除冗余信息，减少了标签字符数41.15%，单词数43.24%。这一过程显著提高了标签的空间利用效率。
3. 基于语义分析的智能分割：
通过依赖语法分析和词汇分割工具（如Stanza），我们能够准确识别POI名称中的语义边界，避免了传统方法中的硬性分割规则。通过这种方式，标签分割不仅符合视觉需求，还能够确保语义的连贯性和完整性。
4. 在实际平台上的应用：
本研究的算法策略已经成功应用于美团地图这一实际平台。我们的实验表明，该算法能够在提高标签可读性和视觉清晰度的同时，保持较好的运行效率。
03 方法流程与实验结果
3.1 形成性研究——确定多行标签的必要性与挑战
为了确保提出的多行标签算法具有实际意义，我们首先进行了
形成性研究
，包括对真实数据集的分析和与专家的访谈。这一步主要目的是识别多行标签的实际需求和面临的挑战。
1. 数据集分析
：我们从高德地图API获取了北京海淀区的真实POI数据，涵盖了160,297个POI，分析了标签的字符数和单词数，实验数据见图2。分析结果显示，72.7%的POI名称字符数超过8个，表明采用多行标签能够有效避免标签的截断和重叠。
图2.数据分析实验区域。
2. 专家访谈
：我们与来自高德地图、百度地图、美团地图等公司的专家进行访谈，讨论了现有标签布局中遇到的问题，如标签冗余信息、分割点不当等。通过专家的反馈，我们建立了用户通过POI获取信息的模式分类（模式分类见图3），明确了多行标签设计的核心需求，尤其是需要考虑语义连贯性与视觉优化。
图3.用户通过POI获取信息的模式分类。(a) Overview+detail; (b) Search+specific detail; (c) Focus+context。
3.2 数据实验——验证标签处理与算法效果
在形成性研究的基础上，我们设计了结合自然语言处理的语言预处理和分行处理策略，结合注记算法实现了注记自适应布局，并评估了注记预处理和优化策略的实际效果。
1. 标签预处理评估
：我们设计并实施了标签预处理策略，针对POI名称中冗余的部分进行了优化，去除了不必要的信息。实验结果显示，经过预处理后，POI标签的字符数减少了41.15%，单词数减少了43.24%，有效提升了标签的空间利用率。
2. 注记分行与布局算法应用与验证
：在实际的地图平台上，我们应用了多行标签算法，并进行了标签排布实验。实验结果表明，采用多行标签的方法能够有效提高标签的可读性和视觉清晰度，尤其在标签密集的区域，避免了重叠问题。并探讨了上述策略在美团地图的应用，与同一区域的高德地图对比在注记表达上呈现明显的优势（见图4），如保持了科学等专有名词的完整性。
图4.美团地图（应用本文策略）与高德地图（未应用本文策略）同一区域注记配置的分析对比（截图时间：2024.05.30）。
3.3 用户实验——评估多行标签的用户偏好与任务效率
为了确保该算法能在用户实际使用中获得更好的体验，我们开展了
用户实验
，旨在评估多行标签方法的用户偏好、理解效果以及对任务完成效率的影响。
1. 实验设计与执行
：我们邀请了318名用户参与实验，设计了基于地图标签的任务，如查找特定POI、浏览地图等。用户在使用含有多行标签和单行标签的地图时，分别完成不同的任务。通过记录用户完成任务的时间、正确率等数据，我们能够评估不同标签布局对用户任务效率的影响。
2.实验结果与分析
：实验结果显示，采用多行标签的布局方式显著提升了用户对标签的理解能力，并且用户完成任务的效率较高。虽然多行标签稍微增加了响应时间，但其改善的可读性和减少的视觉干扰，使得用户在长时间使用地图时的体验更加友好。
04 结论
本研究提出的多行标签算法，结合了先进的语义分析技术，为解决中文POI标签在数字地图中展示的难题提供了有效的解决方案。通过减少标签冗余、智能分割标签，并结合实际用户需求，能够显著提升地图标签的可读性和用户体验。随着数字地图应用的不断发展，我们相信这一技术将对其他语言和平台的POI标签优化提供借鉴和启示。
