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Contextual location recommendation for location-based social networks by learning user intentions and contextual triggers / Seyyed Mohammadreza Rahimi in Geoinformatica, vol 26 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Contextual location recommendation for location-based social networks by learning user intentions and contextual triggers Type de document : Article/Communication Auteurs : Seyyed Mohammadreza Rahimi, Auteur ; Behrouz Far, Auteur ; Xin Wang, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 28 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] système de recommandationRésumé : (auteur) Location recommendation methods suggest unvisited locations to their users. Many existing location recommendation methods focus on the spatial, social and temporal aspects of human movements. However, contextual information is also invaluable to location recommendation methods and has the great potential for explaining what triggers users to show different behaviors. CLR learns the response of the users to contextual variables based on their own history and the history of similar behaving users. In this paper, we propose a contextual location recommendation method named Contextual Location Recommendation (CLR) that learns the intention and spatial responses of users to various contextual triggers using the historical check-in and contextual information. CLR starts with a co-variance analysis to reduce dimensionality of the check-in data and then uses an optimized version of the random walk with restart to extract hidden user responses to contextual triggers. A tensor factorization is used to build a latent-factor model to predict the user’s intention response with the given set of contextual triggers. Based on the intention response of the user, a contextual spatial component identifies a set of matching locations accessible to the user by estimating the probability distribution of the location of the user and the popularity probability of locations under the contextual settings. Experimental results on three real-world datasets show that CLR improves the recommendation precision by 35% compared to the best-performing baseline recommendation method. Numéro de notice : A2022-203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-021-00437-y Date de publication en ligne : 02/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-021-00437-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100008
in Geoinformatica > vol 26 n° 1 (January 2022) . - pp 1 - 28[article]Création d’un indicateur de qualité de la desserte des transports pour des parcelles à une échelle locale / Nick Lin (2022)
Titre : Création d’un indicateur de qualité de la desserte des transports pour des parcelles à une échelle locale Type de document : Mémoire Auteurs : Nick Lin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 95 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle Ingénieur 3e année, cycle CarthagéoLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] géomercatique
[Termes IGN] grille
[Termes IGN] immobilier (secteur)
[Termes IGN] indicateur de qualité
[Termes IGN] interopérabilité
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] plan de déplacement urbain
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] trajet (mobilité)
[Termes IGN] transport public
[Termes IGN] valeur économiqueIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Le secteur de l’immobilier est un secteur très concurrentiel. Buildrz propose aux acteurs de ce secteur un outil d’estimation de surface de plancher constructible. Mais Buildrz voudrait aussi que son outil puisse aider les promoteurs immobiliers à fixer le prix du mètre carré. Pour ce faire, le prix hypothétique sera fixé en fonction du prix de biens similaires qui ont déjà été vendus. Il faut maintenant trouver comment caractériser des biens semblables. Pour les trouver, il faut caractériser les parcelles en fonction d’indicateurs choisis. Ce rapport se concentre sur la recherche et le développement d’un indicateur de qualité de transport en commun. Note de contenu : Introduction
1. Contexte du stage
1.a Le secteur de l'immobilier
1.b Buildrz
1.c Objectifs du stage
2. L'état de l'art
2.a L'existant
2.b L'exploitation de l'état de l'art
2.c Fichiers GTFS
3. Mise en oeuvre
3.a Les indicateurs vus
3.b Préparation
3.c Développement
3.d Résultats
ConclusionNuméro de notice : 24042 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Buildrz Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101899
Titre : Cross-dataset learning for generalizable land use scene classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2022 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : EarthVision 2022, Large Scale Computer Vision for Remote Sensing Imagery, workshop joint to CVPR 2022 19/06/2022 24/06/2022 New Orleans Louisiane - Etats-Unis OA Proceedings Importance : pp 1382 - 1391 Note générale : bibliographie
in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2022, pp. 1382-1391Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] cadre conceptuel
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Few-shot and cross-domain land use scene classification methods propose solutions to classify unseen classes or uneen visual distributions, but are hardly applicable to real-world situations due to restrictive assumptions. Few-shot methods involve episodic training on restrictive training subsets with small feature extractors, while cross-domain methods are only applied to common classes. The underlying challenge remains open: can we accurately classify new scenes on new datasets? In this paper, we propose a new framework for few-shot, cross-domain classification. Our retrieval-inspired approach exploits the interrelations in both the training and testing data to output class labels using compact descriptors. Results show that our method can accurately produce land-use predictions on unseen datasets and unseen classes, going beyond the traditional few-shot or cross-domain formulation, and allowing cross-dataset training. Numéro de notice : C2022-031 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers IEEE Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPRW56347.2022.00144 En ligne : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/EarthVision/papers/Gominski_Cros [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101087 Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers / Adrien Dupas (2022)
Titre : Évaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers Type de document : Mémoire Auteurs : Adrien Dupas, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de licence professionnelle Géomatique et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] exploitation agricole
[Termes IGN] Gers (32)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] Registre parcellaire graphique
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) Mon stage s’inscrit dans le cadre d’un projet ayant débuté il y a un an au sein de l’association Noé. La mission biodiversité agricole s’est lancée comme objectif de créer un outil simple et générique permettant d’évaluer le potentiel biodiversité d’une exploitation à partir de données que les agriculteurs, et les coopératives ont déjà à disposition. Cet outil s’intéresse aux infrastructures agroécologiques (cf : Partie 1.A) et son ambition est de pouvoir calculer une surface réelle d’infrastructures agroécologiques sur le total d’une exploitation agricole. Les données en possession des agriculteurs renseignent sur la surface en infrastructures agroécologiques, mais sont coefficientées notamment par des pondérations écologiques. C’est-à-dire qu’elles ne permettent pas d’obtenir d’emblée une surface représentative de la réalité. L’enjeu est donc de convertir ces données en données d’emprise réelle au sol. Pour pouvoir réaliser ces conversions, Noé doit calculer les grandeurs moyennes caractérisant plusieurs types d’infrastructures agroécologiques. L’objectif de ce stage était de pouvoir développer et tester une méthodologie permettant d’exploiter les bases de données cartographiques à l’échelle nationale et d’identifier les grandeurs moyennes caractérisant certaines catégories d’infrastructures agroécologiques, au plus proche de la réalité de leurs emprises au sol. Grâce aux solutions SIG, une méthodologie dérivant les différents traitements réalisés a pu être rédigée pour toutes les infrastructures agroécologiques le nécessitant. Des grandeurs moyennes les caractérisant ont ainsi été obtenues à l’échelle du Gers grâce aux données géographiques fournies par l’IGN. L’objectif résidait aussi en l’évaluation de la capacité d’automatisation de ces traitements. Dans la plupart des cas, les méthodes d’obtention des grandeurs moyennes d’infrastructures agroécologiques pourront être automatisées. Après ma mission, l’enjeu sera de répéter ces calculs de grandeurs moyennes sur d’autres départements à partir de la note méthodologie écrite lors de ce stage. Note de contenu : Introduction générale
1- Présentation d'ensemble du sujet de stage
2- Organisation, méthode et moyens utilisés
3- Réalisation technique et présentation du rendu
ConclusionNuméro de notice : 28885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Noé, mission biodiversité agricole Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101581 Documents numériques
en open access
Évaluation des grandeurs... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)
Titre : Génération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien Type de document : Mémoire Auteurs : Tiecoumba Ibrahim Tamela, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de Master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cadastre napoléonien
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] colorimétrie
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] manuscrit
[Termes IGN] parcelle cadastrale
[Termes IGN] planche cadastrale
[Termes IGN] reconnaissance de caractèresIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Le laboratoire Géomatique et Foncier est un laboratoire du Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM). Le laboratoire mène des recherches sur deux axes principaux à savoir la géomatique et le droit et l’analyse de l’action publique. C’est dans le cadre de la recherche en géomatique, le laboratoire a initié, pour l’amélioration de sa chaîne GeoVectoMoCad (chaîne de vectorisation, Géoréférencement et Mosaïquage du cadastre), un travail sur la reconnaissance de numéros manuscrits sur les planches cadastrales par apprentissage profond. La détection par apprentissage profond, nécessite un jeu de données, similaire aux données que l’on veut étudier et en grandes quantité, pour permettre au réseau d’apprendre avec une partie des données et de faire de bonnes prédictions sur de nouvelles données. Pour cela, nous générons des données synthétiques en extrayant des fonds de cadastre réel sans chiffres, puis nous augmentons la donnée par des transformations et insérons des chiffres de la base de données DIDA. Puis, nous générons un deuxième jeu de données de sous-images extraites directement du cadastre. Enfin, nous appliquons un algorithme de reconnaissance de numéros sur les deux jeux de données. Après avoir appliqué ces algorithmes, nous présentons les résultats qui montrent de bons résultats de détection, mais parfois des problèmes de détection et de reconnaissance. Nous proposons pour terminer des pistes d’amélioration. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art sur la reconnaissance des chiffres manuscrits des documents anciens
2- Création de jeu de données pour la détection de numéros de parcelles
3- Entrainement et évaluation du modèle sur les données
ConclusionNuméro de notice : 24058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Laboratoire de Géomatique et Foncier (ESGT-CNAM) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101964 Documents numériques
en open access
Génération d’un jeu de données... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF PermalinkInteractive HGIS platform union of Lublin (1569): A geomatic solution for discovering the Jagiellonian heritage of the city / Jakub Kuna in Journal of Cultural Heritage, vol 53 (January–February 2022)PermalinkPermalinkA prediction model for surface deformation caused by underground mining based on spatio-temporal associations / Min Ren in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPermalinkModeling post-logging height growth of black spruce-dominated boreal forests by combining airborne LiDAR and time since harvest maps / Batistin Bour in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)PermalinkLa photogrammétrie appliquée au récolement des réseaux enterrés : retour d’expérience d’une méthode industrialisée / Jérôme Leroux in XYZ, n° 169 (décembre 2021)PermalinkValidation of the accuracy of geodetic automated measurement system based on GNSS platform for continuous monitoring of surface movements in post-mining areas / Violetta Sokoła-Szewioła in Reports on geodesy and geoinformatics, vol 112 n° 1 (December 2021)PermalinkAnalytics of location-based big data for smart cities: Opportunities, challenges, and future directions / Haosheng Huang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 90 (November 2021)PermalinkInteractive maps for the production of knowledge and the promotion of participation from the perspective of communication, journalism, and digital humanities / Pedro Molina Rodríguez-Navas in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkAnalyzing routes in Ottoman Greater Syria using historical GIS: The 1849 Saida map / Motti Zohar in Transactions in GIS, vol 25 n° 5 (October 2021)PermalinkExtracting 3D indoor maps with any shape accurately using building information modeling data / Qi Qiu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkGeomorphological mapping and anthropogenic landform change in an urbanizing watershed using structure-from-motion photogrammetry and geospatial modeling techniques / Peter G. Chirico in Journal of maps, vol 17 n° 4 (October 2021)PermalinkAssessing the land expectation value of even-aged vs coppice-with-standards stand management and long-term effects of whole-tree harvesting on forest productivity and profitability / Abdelwahad Bessaad in Annals of Forest Science, vol 78 n° 3 (September 2021)PermalinkIdentifying home locations in human mobility data: an open-source R package for comparison and reproducibility / Qingqing Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 7 (July 2021)PermalinkUsing machine learning to map Western Australian landscapes for mineral exploration / Thomas Albrecht in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)PermalinkThe delineation of tea gardens from high resolution digital orthoimages using mean-shift and supervised machine learning methods / Akhtar Jamil in Geocarto international, vol 36 n° 7 ([15/04/2021])PermalinkA BiLSTM-CNN model for predicting users’ next locations based on geotagged social media / Yi Bao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 4 (April 2021)PermalinkUtilizing urban geospatial data to understand heritage attractiveness in Amsterdam / Sevim Sezi Karayazi in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 4 (April 2021)PermalinkUne base de données pour étudier vingt années de dynamiques du marché immobilier résidentiel en Île-de-France / Thibault Le Corre in Cybergeo, European journal of geography, n° 2021 ([01/02/2021])Permalink