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Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis / Batuhan Kilic in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 4 (July 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 4 (July 2020) . - pp 336 - 349 Titre : Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Batuhan Kilic, Auteur ; Fatih Gülgen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 336 - 349 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] exploration de texte [Termes descripteurs IGN] géocodage inverse [Termes descripteurs IGN] géocodage par adresse postale [Termes descripteurs IGN] logique binaire [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] similitude sémantique Résumé : (auteur) Location, usually defined by postal address information or geographic coordinate values, is one of the leading themes in geography. Famous global mapping services such as ArcGIS Online, Bing Maps, Google Maps, or Yandex Maps can provide users with address information of any geographic coordinates using reverse geocoding. The accuracy of retrieved addresses is quite essential for a service user. Several researchers have evaluated the accuracy of the process based on the positional errors between the retrieved and actual addresses. This article proposes a different assessment based on text similarity algorithms. In this study, the authors examine the outcomes of 15 different text similarity algorithms by comparing them with the reference data. They benefit from the binary logistic regression to evaluate the results. At the end of the case study, they conclude that the soft-term frequency/inverse document frequency algorithm is the most appropriate to measure the quality of postal addresses of all tested services. The Jaccard algorithm also produces successful results only for Google and Bing Maps services. Moreover, the study allows the reader to assess the results of reverse geocoding derived from the global map platforms that serve in the test region. Numéro de notice : A2020-339 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1746198 date de publication en ligne : 20/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1746198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95214 [article]

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Mining spatiotemporal association patterns from complex geographic phenomena / Zhanjun He in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 6 (June 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 6 (June 2020) . - pp 1162 -1 187 Titre : Mining spatiotemporal association patterns from complex geographic phenomena Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhanjun He, Auteur ; Jiannan Cai, Auteur ; Zhong Xie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1162 -1 187 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] approche hiérarchique [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] diffusion spatiale [Termes descripteurs IGN] données localisées dynamiques [Termes descripteurs IGN] exploration de données géographiques [Termes descripteurs IGN] interaction spatiale [Termes descripteurs IGN] modèle entité-association [Termes descripteurs IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] phénomène géographique [Termes descripteurs IGN] pollution atmosphérique [Termes descripteurs IGN] tempête Résumé : (auteur) Spatiotemporal association pattern mining can discover interesting interdependent relationships among various types of geospatial data. However, existing mining methods for spatiotemporal association patterns usually model geographic phenomena as simple spatiotemporal point events. Therefore, they cannot be applied to complex geographic phenomena, which continuously change their properties, shapes or locations, such as storms and air pollution. The most salient feature of such complex geographic phenomena is the geographic dynamic. To fully reveal dynamic characteristics of complex geographic phenomena and discover their associated factors, this research proposes a novel complex event-based spatiotemporal association pattern mining framework. First, a complex geographic event was hierarchically modeled and represented by a new data structure named directed spatiotemporal routes. Then, sequence mining technique was applied to discover the spatiotemporal spread pattern of the complex geographic events. An adaptive spatiotemporal episode pattern mining algorithm was proposed to discover the candidate driving factors for the occurrence of complex geographic events. Finally, the proposed approach was evaluated by analyzing the air pollution in the region of Beijing-Tianjin-Hebei. The experimental results showed that the proposed approach can well address the geographic dynamic of complex geographic phenomena, such as the spatial spreading pattern and spatiotemporal interaction with candidate driving factors. Numéro de notice : A2020-340 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1566549 date de publication en ligne : 01/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1566549 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95216 [article]

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)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 7 - 8 (July - August 2019) . - pp 1651 - 1682 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 descripteurs IGN] cartographie collaborative [Termes descripteurs IGN] comportement [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] exploration de données [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] pondération [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] travail coopératif Résumé : (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 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 [article]

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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)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 29 n° 2 (avril - juin 2019) . - pp 185 - 205 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 descripteurs IGN] données maillées [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] données vectorielles [Termes descripteurs IGN] exploration de données géographiques [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique [Termes descripteurs IGN] niveau de détail [Termes descripteurs IGN] pollution des eaux [Termes descripteurs IGN] représentation cartographique [Termes descripteurs IGN] zone urbaine [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (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 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 [article]

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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)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 46 n° 1 (January 2019) . - pp 57 - 71 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 descripteurs IGN] analyse du discours [Termes descripteurs IGN] analyse géovisuelle [Termes descripteurs IGN] cartogramme [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] corpus [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] exploration de données [Termes descripteurs IGN] sentiment [Termes descripteurs IGN] Twitter [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (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 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 [article]

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Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)  

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A 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)  

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NRand‐K : Minimizing the impact of location obfuscation in spatial analysis / Mayra Zurbaran in Transactions in GIS, vol 22 n° 5 (October 2018)  

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Spatial 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)  

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Advancing New Testament interpretation through spatio‐temporal analysis: Demonstrated by case studies / Vincent Van Altena in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)  

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Crowdsourcing 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)  

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Generating 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)  

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Geospatial Analysis / Michael J. de Smith (2018)  

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The influence of domain expertise on visual overviews of spatiotemporal data / Susanne Bleisch in International journal of cartography, vol 3 n° 2 (December 2017)  

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A 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)  

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