1.基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，包括：基于空间实体匹配，利用组合函数相异度和输出结果相似度来进行评估，并获取性能最优的一组匹配函数及阈值；

利用性能最优的一组匹配函数及阈值，计算两家制图供应商服务器提供的各兴趣点POI信息的综合相似度，并将大于设定阈值的兴趣点POI信息进行链接；

接收查询请求；发送所述查询请求给第一制图供应商服务器；所述查询请求包括至少一个关键字；

接收第一制图供应商服务器返回的主兴趣点POI信息；

根据主兴趣点POI信息的链接数据，发送请求给第二制图供应商服务器，接收返回的次兴趣点POI信息；

融合主兴趣点POI信息与次兴趣点POI信息，并将信息提供给用户。

2.如权利要求1所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，基于空间实体匹配，利用组合函数相异度和输出结果相似度来进行评估，并获取性能最优的一组匹配函数及阈值，具体步骤包括：将空间实体匹配方法进行统一形式化处理，转换为不同类别的匹配函数的组合形式；

定义组合函数相异度；

定义匹配结果相似度；

利用实体匹配方法性能评估模型，基于组合函数相异度与匹配结果相似度拟合各函数质量，选取性能最优的一组匹配函数及阈值。

3.如权利要求2所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，将空间实体匹配方法进行统一形式化处理，转换为不同类别的匹配函数的组合形式；具体包括：将应用于等效属性之间的相似度计算方法进行分类；

对组合函数进行形式化处理，并利用组合函数检测空间实体匹配对。

4.如权利要求2所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，定义组合函数相异度；具体包括：计算组合函数包含的各令牌组相异度；

计算组合函数相异度。

5.如权利要求2所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，定义匹配结果相似度；具体步骤包括：计算匹配结果交集；

计算匹配结果并集；

基于匹配结果交集和匹配结果并集，计算匹配结果相似度。

6.如权利要求2所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，利用实体匹配方法性能评估模型，基于组合函数相异度与匹配结果相似度拟合各函数质量，选取性能最优的一组匹配函数及阈值；具体步骤包括：对组合函数相异度、匹配结果相似度、函数质量进行拟合，使用决策树、线性、支持向量、最紧邻、随机森林、AdaBoost、梯度提升、Bagging、极端随机树、lasso与岭回归模型，通过将组合函数相异度、匹配结果相似度与实际组合函数平均F-measure值相拟合，获取具有最高拟合优度和最强泛化能力的回归模型作为空间实体匹配方法性能评估模型。

7.如权利要求1所述的基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合方法，其特征是，所述利用性能最优的一组匹配函数及阈值，计算两家制图供应商服务器提供的各兴趣点POI信息的综合相似度，并将大于设定阈值的兴趣点POI信息进行链接；具体步骤包括：获取两家制图供应商服务器提供的所有兴趣点POI信息；

利用性能最优的一组匹配函数及阈值，计算两家制图供应商服务器提供的各兴趣点POI信息的综合相似度；

将综合相似度大于设定阈值的空间实体匹配对进行链接，为后续兴趣点POI信息融合提供支持。

8.基于空间实体匹配性能评估的多源兴趣点融合系统，其特征是，包括：函数获取模块，其被配置为：基于空间实体匹配，利用组合函数相异度和输出结果相似度来进行评估，并获取性能最优的一组匹配函数及阈值；

链接模块，其被配置为：利用性能最优的一组匹配函数及阈值，计算两家制图供应商服务器提供的各兴趣点POI信息的综合相似度，并将大于设定阈值的兴趣点POI信息进行链接；

查询请求发送模块，其被配置为：接收查询请求；发送所述查询请求给第一制图供应商服务器；所述查询请求包括至少一个关键字；

接收模块，其被配置为：接收第一制图供应商服务器返回的主兴趣点POI信息；

链接发送模块，其被配置为：根据主兴趣点POI信息的链接数据，发送请求给第二制图供应商服务器，接收返回的次兴趣点POI信息；

融合模块，其被配置为：融合主兴趣点POI信息与次兴趣点POI信息，并将信息提供给用户。

9.一种电子设备，其特征是，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。