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Graph neural network based model for multi-behavior session-based recommendation / Bo Yu in Geoinformatica, vol 26 n° 2 (April 2022)
[article]
Titre : Graph neural network based model for multi-behavior session-based recommendation Type de document : Article/Communication Auteurs : Bo Yu, Auteur ; Ruoqian Zhang, Auteur ; Wei Chen, Auteur ; Junhua Fang, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 429 - 447 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] consommation
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] service fondé sur la positionMots-clés libres : session Résumé : (auteur) Multi-behavior session-based recommendation aims to predict the next item, such as a location-based service (LBS) or a product, to be interacted by a specific behavior type (e.g., buy or click) in a session involving multiple types of behaviors. State-of-the-art methods generally model multi-behavior dependencies in item-level, but ignore the potential of discovering useful patterns of multi-behavior transition through feature-level representation learning. Besides, sequential and non-sequential patterns should be properly fused in session modeling to capture dynamic interests within the session. To this end, this paper proposes a Graph Neural Network based Hybrid Model GNNH, which enables feature-level deeper representations of multi-behavior interaction sequences for session-based recommendation. Specifically, we first construct multi-relational item graph (MRIG) and feature graph (MRFG) based on session sequences. On top of the MRIG and MRFG, our model takes advantage of GNN to capture item and feature representations, such that global item-to-item and feature-to-feature relations are fully preserved. Afterwards, each multi-behavior session is modeled by a seamless fusion of interacted item and feature representations, where self-attention and mean-pooling are used to obtain sequential and non-sequential patterns simultaneously. Experiments on two real datasets show that the GNNH model significantly outperforms the state-of-the-art methods. Numéro de notice : A2022-326 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-021-00439-w Date de publication en ligne : 29/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-021-00439-w Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100489
in Geoinformatica > vol 26 n° 2 (April 2022) . - pp 429 - 447[article]Understanding the movement predictability of international travelers using a nationwide mobile phone dataset collected in South Korea / Yang Xu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 92 (March 2022)
[article]
Titre : Understanding the movement predictability of international travelers using a nationwide mobile phone dataset collected in South Korea Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Xu, Auteur ; Dan Zou, Auteur ; Sangwon Park, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] Corée du sud
[Termes IGN] durée de trajet
[Termes IGN] mobilité humaine
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] prévision à court terme
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] tourisme
[Termes IGN] voyageRésumé : (auteur) The abilities to predict tourist movements are critical to many urban applications, such as travel recommendations, targeted advertising, and infrastructure planning. Despite its importance, our understanding on the movement predictability of urban tourists and visitors is still limited, partially due to difficulties in accessing large scale mobility observations. In this study, we aim to bridge this gap by analyzing a nationwide mobile phone dataset. The dataset captures movement traces of a large number of international travelers who visited South Korea in 2018. By introducing two prediction models, one being Markov chain and the other with a recurrent neural network architecture, we assess how well travelers’ movements can be predicted under different model settings, and examine how predictability relates to travelers’ length of stay and activeness in travel patterns. Since travelers’ destination choices are quite diverse in South Korea, this enables us to further investigate the geographic variation of the models’ performance. Results show that the Markov chain model achieves an overall accuracy between 33.4% (@Acc1 metric) and 64.2% (@Acc5 metric), compared to 41.9% (@Acc1) and 67.7% (@Acc5) for the recurrent neural network model. The prediction capabilities of both models are largely unequal across individuals, with active travelers being more predictable in general. There is a notable geographic variation in the models’ performance, meaning that travelers’ movements are more predictable in some cities, but less in others. We believe this study represents a new effort in portraying the movement predictability of urban tourists and visitors. The analytical framework can be applied to assist tourism planning and service deployment in cities. Numéro de notice : A2022-085 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101753 Date de publication en ligne : 06/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101753 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99490
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 92 (March 2022)[article]Quickly locating POIs in large datasets from descriptions based on improved address matching and compact qualitative representations / Ruozhen Cheng in Transactions in GIS, vol 26 n° 1 (February 2022)
[article]
Titre : Quickly locating POIs in large datasets from descriptions based on improved address matching and compact qualitative representations Type de document : Article/Communication Auteurs : Ruozhen Cheng, Auteur ; Jiaxin Liao, Auteur ; Jing Chen, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 129 - 154 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] appariement d'adresses
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modèle d'ontologie
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] raisonnement spatial
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] similitude sémantiqueRésumé : (auteur) Locating points of interest (POIs) from descriptions can support intelligent location-based services. Available research achieves it through address matching and spatial reasoning. However, semantic characteristics and spatial proximities of address fields are usually neglected in address matching; current applications of spatial reasoning represent qualitative spatial relations in semantic networks for efficient queries, but they do not yet scale to large datasets for qualitative direction reasoning due to massive qualitative direction relations between objects; moreover, spatial reasoning on various quantitative distances should be optimized. This study proposes a method that improves the accuracy of address matching by combining multiple similarities and enables quick spatial reasoning through the faster relation retrieval of compact qualitative direction representations implemented on global equal latitude and longitude grids (ELLGs) and the ELLG-based quantitative calculations. The proposed method has been verified by two real-world datasets and proven to be efficient and accurate when locating POIs in large POI datasets from descriptions. Numéro de notice : A2022-177 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12838 Date de publication en ligne : 06/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12838 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99834
in Transactions in GIS > vol 26 n° 1 (February 2022) . - pp 129 - 154[article]ALEGORIA: Joint multimodal search and spatial navigation into the geographic iconographic heritage / Florent Geniet (2022)
Titre : ALEGORIA: Joint multimodal search and spatial navigation into the geographic iconographic heritage Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Geniet, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2022 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : MM 2022, 30th ACM International Conference on Multimedia 10/10/2022 14/10/2022 Lisbonne Portugal Proceedings ACM Importance : pp 6982 - 6984 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] moteur de recherche
[Termes IGN] photographie aérienne oblique
[Termes IGN] plateforme logicielle
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (auteur) In this article, we present two online platforms developed for the structuring and valorization of old geographical iconographic collections: a multimodal search engine for their indexing, retrieval and interlinking, and a 3D navigation platform for their visualization in spatial context. In particular, we show how the joint use of these functionalities, guided by geolocation, brings structure and knowledge to the manipulated collections. In the demonstrator, they consist of 54,000 oblique aerial photographs from several French providers (national archives, a museum and a mapping agency). Numéro de notice : C2022-042 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3503161.3547746 Date de publication en ligne : 10/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1145/3503161.3547746 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101906
Titre : ATLANTIS : Une ontologie pour représenter les Instructions nautiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Kergosien, Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Eric Saux, Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : IC 2022, 33es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 27/06/2022 01/07/2022 Saint-Étienne France OA Proceedings Importance : pp 154 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] ingénierie des connaissances
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] navigation maritime
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] thesaurusMots-clés libres : Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD) Résumé : (Auteur) Les Instructions nautiques sont une série d’ouvrages produits et publiés par le Service hydrographique et océanographique de la Marine (SHOM) qui donnent aux navigateurs les informations nécessaires pour naviguer près des côtes et accéder aux ports. Dans cet article, nous présentons l’ontologie ATLANTIS (coAsTaL mAritime NavigaTion InstructionS) que nous avons développée pour modéliser les connaissances contenues dans ces ouvrages, ainsi qu’un retour d’expérience et des adaptations que nous avons apportées à la Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD), la méthodologie de développement d’ontologies que nous avons employée. Numéro de notice : C2022-029 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 14/06/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03695242v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101029 Documents numériques
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ATLANTIS : Une ontologie ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Automatic identification of addresses: A systematic literature review / Paula Cruz in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkContextual 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)PermalinkCréation d’un indicateur de qualité de la desserte des transports pour des parcelles à une échelle locale / Nick Lin (2022)PermalinkPermalinkÉvaluation des grandeurs moyennes caractérisant les infrastructures agroécologiques du Gers / Adrien Dupas (2022)PermalinkGénération 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)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)PermalinkPermalink