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Consolidation of crowd-sourced geo-ragged data for parameterized travel recommendations / Ago Luberg (2021)
Titre : Consolidation of crowd-sourced geo-ragged data for parameterized travel recommendations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ago Luberg, Auteur ; Tanel Tammet, Directeur de thèse Editeur : Tallinn [Estonia] : Tallinn University of Technology Année de publication : 2021 Importance : 159 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Dissertation accepted for the defence of the degree of Doctor of Philosophy in Computer ScienceLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données
[Termes IGN] conception orientée utilisateur
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] Riga
[Termes IGN] site wiki
[Termes IGN] système de recommandation
[Termes IGN] Tallinn
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] tourismeRésumé : (auteur) The research covered in this thesis is focused on different aspects of the task of creating automated recommendations for tourism, focusing mostly on places of interest like beautiful views, architectural landmarks, charming areas etc. A significant amount of work has been spent on designing and developing actual recommender systems - Sightsplanner, Sightsmap and the automated recommender of Visit Estonia - and their data harvesting methods in order to create a platform for showing the feasibility of the new methods designed and experimented with. The main results of our research are split between three subfields:
• Knowledge engineering: we have shown how to formalize fuzzy and uncertain POI categories along with suitable ontologies and reasoner-based algorithms for object matching and score calculation in a real-life context of actual POI-s, available data and easily expressable user preferences.
• Machine learning: we have designed a learnable detection system for detecting duplicate POIs from different databases, usable for cross- category, cross-language and cross-city datasets.
• We show that learning on Tallinn eateries improved the algorithm parameters to such a degree that on Riga data containing also museums and galleries it gave us 98% accuracy versus 85% accuracy achieved by tuning the algorithm parameters manually.
• Knowledge extraction: we have designed an algorithm for high-quality keyword extraction from short crowd-sourced POI descriptions in different languages, able to find a suitable name and to add suitable types to the POI. Our clusterization algorithm is able to merge the POIs based on the extracted data: on the Panoramio and Wikipedia data about U.K. and French locations it was able to find 56% of Wikipedia objects from the textual titles/annotations of Panoramio pictures in the area.Note de contenu : 1- Introduction
2- Related work
3- Involvement in recommender projects
4- Data acquisition and information extraction
5- Data deduplication (using machine learning)
6- Location category and name detection
7- Data storage and object score calculation
8- Conclusions
9- Future workNuméro de notice : 28600 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Computer Science : Tallinn University of Technology : 2021 DOI : 10.23658/taltech.23/2021 En ligne : https://doi.org/10.23658/taltech.23/2021 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99407
Titre : Création d’un portail de datavisualisation open source Type de document : Mémoire Auteurs : Benjamin Fau, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle Ingénieur 3e année, master CarthagéoLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse des besoins
[Termes IGN] entrepôt de données localisées
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] portail
[Termes IGN] serveur cartographique (programme)
[Termes IGN] utilisateur
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (Auteur) Le monde de la datavisualisation est riche en outils et propose de nombreuses solutions pour qui veut organiser et mettre en forme ses données. Parmi ces solutions, un certain nombre ont fait le choix de suivre les principes du logiciel libre, ou open source. Ces derniers donnent à l’ensemble de la communauté une liberté concernant la visualisation, l’utilisation et la modification du code. Ces outils ont chacun leur domaine d’application, leurs avantages et limites. Ce stage se propose de sélectionner et d’adapter un ensemble de solutions de datavisualisation open source, traitant des données géographiques ou non-géographiques, afin de les faire fonctionner au sein d’un environnement cohérent capable de répondre à une grande diversité de besoins. Note de contenu :
Introduction
1. Présentation du stage
2. Solutions de datavisualisation composant le portail
3. Développement du portail
4. Résultats
ConclusionNuméro de notice : 26698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Magellium Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99106 Documents numériques
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Création d’un portail de datavisualisation open source - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA / Clara Lelièvre (2021)
Titre : Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA Type de document : Mémoire Auteurs : Clara Lelièvre, Auteur ; Nathalie Abadie , Encadrant Editeur : Paris : Ecole du Louvre Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 119 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] base de métadonnées
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] plateforme
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] web des donnéesIndex. décimale : MX Mémoires divers Résumé : (documentaliste) Le projet Alegoria vise à produire des outils pour explorer, exploiter et visualiser des collections d'images historiques. Afin de pouvoir exploiter les fonds d’archives photographiques des Archives nationales, de l'IGN et du fonds Nicéphore Niépce, il est nécessaire de lier, de mettre en correspondance les répertoires toponymiques utilisés par chaque institution, ces gazetiers présentant des données hétérogènes sur les plans sémantique et schématique. La méthode de travail pour l'appariement est présentée puis discutée : constitution d'un test avec des données vérifiées, choix d'un outil d'appariement, division de jeux de données, recherche d'entités similaires avec une approche à base de règles, mesure de la similarité, ... Enfin, les traitements pour harmoniser les métadonnées des photographies et l'enrichissement des métadonnées par leur géolocalisation sont exposés et seront mis en valeur par l'usage de deux plateformes de démonstration en ligne. Note de contenu : Introduction
1- Le liage de référentiels de lieux au sein du projet ALEGORIA
2- Méthodologie d’un liage de référentiels de lieux
3- Valorisation des photographies et de leurs métadonnées
ConclusionNuméro de notice : 17108 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LaSTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99034 Documents numériques
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Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor / Mamadou Bailo Balde (2021)
Titre : Imports massifs de données dans OpenStreetMap : un phénomène en plein essor Type de document : Mémoire Auteurs : Mamadou Bailo Balde, Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Encadrant ; Arnaud Le Guilcher , Encadrant Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2021 Importance : 70 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] Haute-Garonne (31)
[Termes IGN] import de données
[Termes IGN] Midi-Pyrénées
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] outil d'alimentation
[Termes IGN] PostgreSQL
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] source de donnéesIndex. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Depuis les débuts du projet d’OpenStreetMap (OSM), les imports massifs se faisaient avec notamment l’import des données AND (Automative Navigation Data) aux Pays-Bas et TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing system) aux Etats-Unis. Par ailleurs, cette pratique s’est accentuée avec l’avènement du Géoweb. En effet, le développement fulgurant et la multiplication des outils de cartographie collaborative et de l’Opendata ont occasionné la croissance du phénomène d’import de données massives dans OSM. Dans cette étude, nous analyserons donc les imports de données massives dans OSM. Pour ce faire, nous subdivisons notre travail en trois grandes parties, chacune étant décrite à travers un chapitre. Le premier chapitre porte sur la présentation générale de l’écosystème d’OSM. Il s’agit donc de décrire le modèle de données d’OSM, de présenter les outils d’éditions (y compris les outils d’imports) et les plateformes de téléchargement de données. Le deuxième chapitre s’articulera autour de l’analyse des données massivement importées dans OpenStreetMap. Concrètement, cette analyse se fait à travers l’identification et la typologie des sources de données, l’identification des types de modification et l’analyse de l’évolution des données importées. Enfin, le troisième chapitre porte sur les discussions et les perspectives de l’analyse des imports massifs dans OSM. Note de contenu : Introduction
1- OpenStreetMap, un projet libre et communautaire
2- Analyse des imports massifs de données dans OSM
3- Discussion et perspectives
ConclusionNuméro de notice : 17698 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire master cartographie Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99532 Documents numériques
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Imports massifs de données dans OSM - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Incorporating memory-based preferences and point-of-interest stickiness into recommendations in location-based social networks / Hang Zhang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Incorporating memory-based preferences and point-of-interest stickiness into recommendations in location-based social networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Hang Zhang, Auteur ; Mingxin Gan, Auteur ; Xi Sun, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 10 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] filtrage d'information
[Termes IGN] interprétation (psychologie)
[Termes IGN] mémoire
[Termes IGN] mobilité humaine
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] tourismeRésumé : (auteur) In location-based social networks (LBSNs), point-of-interest (POI) recommendations facilitate access to information for people by recommending attractive locations they have not previously visited. Check-in data and various contextual factors are widely taken into consideration to obtain people’s preferences regarding POIs in existing POI recommendation methods. In psychological effect-based POI recommendations, the memory-based attenuation of people’s preferences with respect to POIs, e.g., the fact that more attention is paid to POIs that were checked in to recently than those visited earlier, is emphasized. However, the memory effect only reflects the changes in an individual’s check-in trajectory and cannot discover the important POIs that dominate their mobility patterns, which are related to the repeat-visit frequency of an individual at a POI. To solve this problem, in this paper, we developed a novel POI recommendation framework using people’s memory-based preferences and POI stickiness, named U-CF-Memory-Stickiness. First, we used the memory-based preference-attenuation mechanism to emphasize personal psychological effects and memory-based preference evolution in human mobility patterns. Second, we took the visiting frequency of POIs into consideration and introduced the concept of POI stickiness to identify the important POIs that reflect the stable interests of an individual with respect to their mobility behavior decisions. Lastly, we incorporated the influence of both memory-based preferences and POI stickiness into a user-based collaborative filtering framework to improve the performance of POI recommendations. The results of the experiments we conducted on a real LBSN dataset demonstrated that our method outperformed other methods. Numéro de notice : A2021-148 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10010036 Date de publication en ligne : 15/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10010036 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97056
in ISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 1 (January 2021) . - n° 10[article]Mise en place d’une infrastructure de données spatiales sur le risque de piqures de tiques / Lilian Calas (2021)PermalinkSpatial Linked Data in Europe: Report from Spatial Linked Data Session at Knowledge Graph in Action, October 6th, 2020, on-line conference / Bénédicte Bucher (February 2021)PermalinkEmpirical assessment of road network resilience in natural hazards using crowdsourced traffic data / Yi Qiang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkTowards a new generation of digital cartography: The development of neocartography and the geoweb / Marina Tavra in Cartographica, vol 55 n° 4 (Winter 2020)PermalinkTowards self-service GIS - Combining the best of the semantic web and web GIS / Alexandra Rowland in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 12 (December 2020)PermalinkWorldwide detection of informal settlements via topological analysis of crowdsourced digital maps / Satej Soman in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkDelivering time-evolving 3D city models for web visualization / Vincent Jaillot in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)PermalinkOpenStreetMap quality assessment using unsupervised machine learning methods / Kent T. Jacobs in Transactions in GIS, Vol 24 n° 5 (October 2020)PermalinkVolunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience / Yingwei Yan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 9 (September 2020)PermalinkExploration of OpenStreetMap missing built-up areas using twitter hierarchical clustering and deep learning in Mozambique / Hao Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 166 (August 2020)Permalink