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Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > ingénierie des connaissances > découverte de connaissances
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Titre : Social Media and Machine Learning Type de document : Monographie Auteurs : Alberto Cano, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 96 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-616-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] exploration de texte
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] sentimentRésumé : (éditeur) Social media has transformed society and the way people interact with each other. The volume and speed in which new content is being generated surpasses the processing capacity of machine learning systems. Analyzing such data demands new approaches coming from natural language processing, text mining, sentiment analysis, etc to understand and resolve the arising challenges. There is a need to develop robust and adaptable systems to tackle these open issues in real time, as well as to provide a meaningful summarization and visualization to the end users. This book provides the reader with a comprehensive overview of the latest developments in social media and machine learning, addressing research innovations, applications, trends, and open challenges in this crucial area. Note de contenu : 1- Introductory chapter: Data streams and online learning in social media
2- Automatic speech emotion recognition using machine learning
3- A case study of using big data processing in education: Method of matching members by optimizing collaborative
learning environment
4- Literature review on big data analytics methods
5- Information and communication based collaborative learning and behavior modeling using machine learning algorithmNuméro de notice : 28481 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.78089 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.78089 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99165
Titre : Spationomy : Spatial exploration of economic data and methods of interdisciplinary analytics Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Vit Pászto, Éditeur scientifique ; Carsten Jürgens, Éditeur scientifique ; Polona Tominc, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2020 Importance : 333p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-26626-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] finance
[Termes IGN] géographie économique
[Termes IGN] microéconomie
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] recherche interdisciplinaire
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] veille économiqueRésumé : (éditeur) This open access book is based on 'Spationomy – Spatial Exploration of Economic Data', an interdisciplinary and international project in the frame of ERASMUS+ funded by the European Union. The project aims to exchange interdisciplinary knowledge in the fields of economics and geomatics. For the newly introduced courses, interdisciplinary learning materials have been developed by a team of lecturers from four different universities in three countries. In a first study block, students were taught methods from the two main research fields. Afterwards, the knowledge gained had to be applied in a project. For this international project, teams were formed, consisting of one student from each university participating in the project. The achieved results were presented in a summer school a few months later. At this event, more methodological knowledge was imparted to prepare students for a final simulation game about spatial and economic decision making. In a broader sense, the chapters will present the methodological background of the project, give case studies and show how visualisation and the simulation game works. Numéro de notice : 25973 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-030-26626-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-26626-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96629 Analysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining / Quy Thy Truong in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 7 - 8 (July - August 2019)
[article]
Titre : Analysis of collaboration networks in OpenStreetMap through weighted social multigraph mining Type de document : Article/Communication Auteurs : Quy Thy Truong , Auteur ; Cyril de Runz, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 1651 - 1682 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] cartographie collaborative
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] travail coopératifRésumé : (auteur) This paper aims to qualify the behaviour of contributors to OpenStreetMap (OSM), a volunteered geographic information (VGI) project, through a multigraph approach. The main purpose is to reproduce contributor’s interactions in a more comprehensive way. First, we define a multigraph that combines existing spatial collaboration networks from the literature with new graphs that illustrate collaboration based on specific aspects of the VGI modes of contribution through semantics, geometry and topology. Indeed, the ways that contributors interact with one another through editing, completion, or even consumption may provide additional information on each user’s operation mode and therefore, on the quality of the contributed data. Social collaborations drawn from indirect criteria – for example, comparisons between contributors’ activity areas – can also be contemplated under another network. Second, the resulting multigraph is analysed using data mining approaches to characterise individuals and identify behavioural groups. The implementation of a multiplex network based on an OSM data sample and an initial analysis make it possible to identify useful behaviours for data qualification. The initial results characterise some contributors as pioneers, moderators and truthful contributors, according to their special roles in the graphs. Mapping elements that include these contributors’ participation are likely to be reliable data. Numéro de notice : A2019-025 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1556395 Date de publication en ligne : 17/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1556395 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91958
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 7 - 8 (July - August 2019) . - pp 1651 - 1682[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2019072 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2019071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Champs et objets pour mieux représenter les phénomènes dans leur contexte géographique / Anne Ruas in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)
[article]
Titre : Champs et objets pour mieux représenter les phénomènes dans leur contexte géographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne Ruas , Auteur ; Ha Pham, Auteur ; Laura Pinson, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 185 - 205 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] généralisation cartographique
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] pollution des eaux
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] zone urbaine
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) De nombreuses études et recherches visent à mieux connaitre les phénomènes de type pollution ou météo. Les champs de valeur représentant ces phénomènes peuvent être visualisés sur des outils de visualisation scientifiques qui ne disposent pas de la richesse de symbolisation propre aux SIGs, notamment pour le géoréférencement et pour la représentation des objets vectoriels décrivant l’espace support. La représentation sous forme raster sur SIG est possible mais limitée. Pourtant au niveau scientifique il est important de pouvoir co-visualiser les champs dans leur contexte géographique pour mieux les analyser et faire des hypothèses sur les interactions entre un phénomène et l’espace support. Dans ce papier nous proposons de créer des objets graphiques spécifiques permettant de visualiser des champs de valeur à différents niveaux de détail et sur différents objets de l’espace support. Les objets graphiques de type plan mettent en valeur la continuité du phénomène et se voient par transparence avec les autres objets alors que les objets de type grille permettent de voir le champ et les autres objets décrivant l’espace. Les données peuvent aussi être projetées sur des objets vectoriels particuliers de l’espace support. Nous proposons également d’utiliser des symboles surfaciques et non ponctuels afin de mieux résister aux opérations de zoom et de dézoom. Nous proposons un modèle de données dédié à la représentation graphique des données de type phénomène que nous illustrons à partir de données décrivant un flux et une pollution dans une canalisation d’eau et des données météorologiques urbaines. Dans ce papier nous ne traitons pas de la représentation de la dynamique en tant que tel mais nous proposons une meilleure représentation graphique de chaque état décrivant un phénomène. Numéro de notice : A2019-603 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2019.00081 Date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2019.00081 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94681
in Revue internationale de géomatique > vol 29 n° 2 (avril - juin 2019) . - pp 185 - 205[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2019021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible CarSenToGram: geovisual text analytics for exploring spatiotemporal variation in public discourse on Twitter / Caglar Koylu in Cartography and Geographic Information Science, Vol 46 n° 1 (January 2019)
[article]
Titre : CarSenToGram: geovisual text analytics for exploring spatiotemporal variation in public discourse on Twitter Type de document : Article/Communication Auteurs : Caglar Koylu, Auteur ; Ryan Larson, Auteur ; Bryce J. Dietrich, Auteur ; Kang-Pyo Lee, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 57 - 71 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] cartogramme
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] sentiment
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Assessing the impact of events on the evolution of online public discourse is challenging due to the lack of data prior to the event and appropriate methodologies for capturing the progression of tenor of public discourse, both in terms of their tone and topic. In this article, we introduce a geovisual analytics framework, CarSenToGram, which integrates topic modeling and sentiment analysis with cartograms to identify the changing dynamics of public discourse on a particular topic across space and time. The main novelty of CarSenToGram is coupling comprehensible spatiotemporal overviews of the overall distribution, topical and sentiment patterns with increasing levels of information supported by zoom and filter, and details-on-demand interactions. To demonstrate the utility of CarSenToGram, in this article, we analyze tweets related to immigration the month before and after the 27 January 2017 travel ban in order to reveal insights into one of the defining moments of President Trump’s first year in office. Not only do we find that the travel ban influenced online public discourse and sentiment on immigration, but it also highlighted important partisan divisions within the US. Numéro de notice : A2019-012 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2018.1510343 Date de publication en ligne : 18/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2018.1510343 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91661
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 46 n° 1 (January 2019) . - pp 57 - 71[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2019011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)PermalinkConception et évaluation de techniques d'interaction non-visuelle basées sur un dispositif personnel / Sandra Bardot (2019)PermalinkSeeing the past with computers: Experiments with augmented reality and computer vision for history / Kevin Kee (2019)PermalinkA hybrid ensemble learning method for tourist route recommendations based on geo-tagged social networks / Lin Wan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)PermalinkNRand‐K : Minimizing the impact of location obfuscation in spatial analysis / Mayra Zurbaran in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)PermalinkSpatial mining of migration patterns from web demographics / T. Edwin Chow in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)PermalinkMining and visual exploration of closed contiguous sequential patterns in trajectories / Can Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)PermalinkAdvancing New Testament interpretation through spatio‐temporal analysis: Demonstrated by case studies / Vincent Van Altena in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)PermalinkCrowdsourcing the character of a place : Character‐level convolutional networks for multilingual geographic text classification / Benjamin Adams in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkGenerating vague neighbourhoods through data mining of passive web data / Paul Brindley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)PermalinkPermalinkPermalinkModélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)PermalinkSpatio-temporal grid mining applied to image classification and cellular automata analysis / Romain Deville (2018)PermalinkThe influence of domain expertise on visual overviews of spatiotemporal data / Susanne Bleisch in International journal of cartography, vol 3 n° 2 (December 2017)PermalinkA cloud-enabled automatic disaster analysis system of multi-sourced data streams: An example synthesizing social media, remote sensing and Wikipedia data / Qunying Huang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 66 (November 2017)PermalinkSocial Distance metric: from coordinates to neighborhoods / Vagan Terziyan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkAn iterative method for obtaining a mean 3D axis from a set of GNSS traces for use in positional controls / A. Mozas-Calvache in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)PermalinkDiscovering non-compliant window co-occurrence patterns / Reem Y. Ali in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)Permalink