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Design and evaluation of a geovisual analytics system for uncovering patterns in spatio-temporal event data / Anthony C. Robinson in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 3 (May 2017)
[article]
Titre : Design and evaluation of a geovisual analytics system for uncovering patterns in spatio-temporal event data Type de document : Article/Communication Auteurs : Anthony C. Robinson, Auteur ; Donna J. Peuquet, Auteur ; Scott Pezanowski, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 216 - 228 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] dimension temporelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] Syrie
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) It remains difficult to develop a clear understanding of geo-located events and their relationships to one another, particularly when it comes to identifying patterns of events in less-structured textual sources, such as news feeds and social media streams. Here we present a geovisualization tool that can leverage computational methods, such as T-pattern analysis, for extracting patterns of interest from event data streams. Our system, STempo, includes coordinated-view geovisualization components designed to support visual exploration and analysis of event data, and patterns extracted from those data, in terms of time, geography, and content. Through a user evaluation, we explore the usability and utility of STempo for understanding patterns of recent political, social, economic, and military events in Syria. Numéro de notice : A2017-208 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2016.1139467 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/15230406.2016.1139467 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85043
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 44 n° 3 (May 2017) . - pp 216 - 228[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Exploring spatiotemporal clusters based on extended kernel estimation methods / Jay Lee in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
[article]
Titre : Exploring spatiotemporal clusters based on extended kernel estimation methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Jay Lee, Auteur ; Junfang Gong, Auteur ; Shengwen Li, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1154 - 1177 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] groupe
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] infraction
[Termes IGN] Ohio (Etats-Unis)
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) We examined three different ways to integrate spatial and temporal data in kernel density estimation methods (KDE) to identify space–time clusters of geographic events. Spatial data and time data are typically measured in different units along respective dimensions. Therefore, spatial KDE methods require special extensions when incorporating temporal data to detect spatiotemporal clusters of geographical event. In addition to a real-world data set, we applied the proposed methods to simulated data that were generated through random and normal processes to compare results of different kernel functions. The comparison is based on hit rates and values of a compactness index with considerations of both spatial and temporal attributes of the data. The results show that the spatiotemporal KDE (STKDE) can reach higher hit rates while keeping identified hotspots compact. The implementation of these STKDE methods is tested using the 2012 crime event data in Akron, Ohio, as an example. The results show that STKDE methods reveal new perspectives from the data that go beyond what can be extracted by using the conventional spatial KDE. Numéro de notice : A2017-243 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1287371 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1287371 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85179
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 1154 - 1177[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Linking spatial named entities to the web of data for geographical analysis of historical texts / Pierre-Henri Paris in Journal of Map & Geography Libraries, vol 13 n° 1 ([01/05/2017])
[article]
Titre : Linking spatial named entities to the web of data for geographical analysis of historical texts Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Henri Paris, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Carmen Brando , Auteur ; Carmen Brando , Auteur Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 82 - 110 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] exploration de texte
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] web des donnéesRésumé : (auteur) In our work, we are interested in facilitating the exploration by scholars of the geography of texts: in particular, historical narrative texts describing routes. Semantic annotation constitutes the first step to enrich such text with the necessary information for producing analytical maps. The present article focuses on the disambiguation of spatial named entities (SNE) by the attribution of an identifier of the ever-growing Web of Data. This giant knowledge base (KB) provides qualitative spatial information about geographic entities, in particular spatial relations such as (:Paris :southOf :Lille), (:Paris :country :France). We thus propose a graph-matching algorithm relying on the A* algorithm and graph-edit distances for choosing the best referent in the KB for the SNE. We performed preliminary experiments and noted the clear gain in performance. We propose some examples of maps that are built semi-automatically. Finally, we draw conclusions and describe our plans of future work. Numéro de notice : A2017-865 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15420353.2017.1307306 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15420353.2017.1307306 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89872
in Journal of Map & Geography Libraries > vol 13 n° 1 [01/05/2017] . - pp 82 - 110[article]Rule-guided human classification of Volunteered Geographic Information / Ahmed Loai Ali in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)
[article]
Titre : Rule-guided human classification of Volunteered Geographic Information Type de document : Article/Communication Auteurs : Ahmed Loai Ali, Auteur ; Zoe Falomir, Auteur ; Falko Schmid, Auteur ; Christian Freksa, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 3 – 15 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données descriptives
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] imprécision des données
[Termes IGN] production participative
[Termes IGN] règle d'association
[Termes IGN] relation topologiqueRésumé : (auteur) During the last decade, web technologies and location sensing devices have evolved generating a form of crowdsourcing known as Volunteered Geographic Information (VGI). VGI acted as a platform of spatial data collection, in particular, when a group of public participants are involved in collaborative mapping activities: they work together to collect, share, and use information about geographic features. VGI exploits participants’ local knowledge to produce rich data sources. However, the resulting data inherits problematic data classification. In VGI projects, the challenges of data classification are due to the following: (i) data is likely prone to subjective classification, (ii) remote contributions and flexible contribution mechanisms in most projects, and (iii) the uncertainty of spatial data and non-strict definitions of geographic features. These factors lead to various forms of problematic classification: inconsistent, incomplete, and imprecise data classification. This research addresses classification appropriateness. Whether the classification of an entity is appropriate or inappropriate is related to quantitative and/or qualitative observations. Small differences between observations may be not recognizable particularly for non-expert participants. Hence, in this paper, the problem is tackled by developing a rule-guided classification approach. This approach exploits data mining techniques of Association Classification (AC) to extract descriptive (qualitative) rules of specific geographic features. The rules are extracted based on the investigation of qualitative topological relations between target features and their context. Afterwards, the extracted rules are used to develop a recommendation system able to guide participants to the most appropriate classification. The approach proposes two scenarios to guide participants towards enhancing the quality of data classification. An empirical study is conducted to investigate the classification of grass-related features like forest, garden, park, and meadow. The findings of this study indicate the feasibility of the proposed approach. Numéro de notice : A2017-218 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.06.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.06.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85093
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 127 (May 2017) . - pp 3 – 15[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017053 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017052 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Predicting the encoding of secondary diagnoses. An experience based on decision trees / Ghazar Chahbandarian in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 2 (mars - avril 2017)
[article]
Titre : Predicting the encoding of secondary diagnoses. An experience based on decision trees Titre original : Prédire le codage de diagnostics secondaires. Une expérience basée sur les arbres de décision Type de document : Article/Communication Auteurs : Ghazar Chahbandarian, Auteur ; Nathalie Bricon-Souf, Auteur ; Imen Megdiche, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 69 - 94 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] exploration de donnéesRésumé : (Auteur) Afin de mesurer l’activité médicale, les hôpitaux sont tenus de coder manuellement des informations concernant les séjours des patients hospitalisés en utilisant la Classification Internationale des Maladies (CIM-10). Cette tâche est chronophage et nécessite une formation importante pour le personnel en particulier pour le codage des diagnostics associés (secondaires). Afin d’assister les personnels hospitaliers dans leur tâche, nous proposons une approche basée sur les techniques de fouille de données et plus précisément les arbres de décision qui permet de prédire le codage des diagnostics associés. Les arbres de décision sont construits à partir des données structurées de la base PMSI (âge, sexe, nombre de diagnostics et actes médicaux ...). Ces arbres de décision sont facilement exploitables par un non spécialiste en informatique tel qu’un médecin. Deux niveaux de granularité de diagnostic ont été exploités selon que l’on choisisse de représenter le diagnostic de façon très précise (fin niveau de granularité) ou en se contentant de garder une information plus générale (niveau de granularité plus grossier) correspondant aux catégories de diagnostics. Trois types d’expérimentations ont été réalisés selon différentes techniques d’équilibrage de dataset. Les résultats obtenus indiquent qu’il existe une variation significative des scores d’évaluation entre les différentes techniques pour les mêmes diagnostics étudiés. Nous mettons en évidence l’efficacité des techniques "random sampling" quels que soient le type de diagnostic et le type de mesure (F1-mesure, le rappel et la précision). Nos résultats montrent également l’efficacité d’utiliser le niveau fin de granularité de diagnostic quel que soit le diagnostic étudié. Numéro de notice : A2017-607 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.22.2.69-94 En ligne : https://dx.doi.org/10.3166/isi.22.2.69-94 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86888
in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 22 n° 2 (mars - avril 2017) . - pp 69 - 94[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 093-2017021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Towards a knowledge base to support geoprocessing workflow development / Barbara Hofer in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)PermalinkLe travail de la science et le numérique : Données, publications, plateformes / Direction de l'information scientifique et technique - CNRS (20/02/2017)PermalinkPermalinkEvaluating data stability in aggregation structures across spatial scales: revisiting the modifiable areal unit problem / Jonathan K. Nelson in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 1 (January 2017)PermalinkPermalinkPermalinkA review of volunteered geographic information quality assessment methods / Hansi Senaratne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkSpatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)PermalinkPermalinkClass-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)Permalink