本书第1章绪论介绍研究来源、目的、意义及研究内容逻辑关系。第2章阐述相关数学及理论基础，涵盖地理实体表示学习、空间关系、图神经网络等内容。第3-6章分别从实体差异性、空间异质性、多模态场景、动态场景四个方面进行研究，各章均从研究动机、方法、实验结果、讨论等方面论述，为对应方法的内在机理提供支撑。第7章总结研究内容，阐述主要贡献与核心结论，分析研究不足并规划未来研究。本书成果在理论上为多类型地理实体统一表示构建新框架，为地理人工智能应用提供方法参考，对推动地理信息领域发展意义重大，可为相关学者、研究人员和从业者提供有益参考。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容
1.4 本研究的主要贡献
第2章 研究内容相关数学及理论基础
2.1 地理实体表示学习
2.2 地理实体的空间关系
2.3 图神经网络
2.4 知识表示学习
2.5 深度文本分类
2.6 表示学习的优化策略
第3章 面向实体差异性的地理实体表示学习
3.1 研究动机
3.2 锚点增强的地理实体表示学习方法
3.3 实验和结果
3.4 讨论
3.5 本章小结
第4章 面向空间异质性的地理实体表示学习
4.1 研究动机
4.2 区域自适应的地理实体表示学习方法
4.3 实验和结果
4.4 讨论
4.5 本章小结
第5章 面向多模态场景的地理实体表示学习
5.1 研究动机
5.2 用于地理文本表示的关键样本对比学习方法
5.3 地理文本引导的多模态地理实体表示学习方法
5.4 实验和结果
5.5 讨论
5.6 本章小结
第6章 面向动态场景的地理实体表示学习
6.1 研究动机
6.2 空间元知识引导的归纳式地理实体表示学习方法
6.3 实验和结果
6.4 讨论
6.5 本章小结
第7章 结论
7.1 研究总结
7.2 未来展望
参考文献