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Co-clustering geo-referenced time series: exploring spatio-temporal patterns in Dutch temperature data / Xiaojing Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 4 (April 2015)
[article]
Titre : Co-clustering geo-referenced time series: exploring spatio-temporal patterns in Dutch temperature data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaojing Wu, Auteur ; Raul Zurita-Milla, Auteur ; Menno-Jan Kraak, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 624 - 642 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] regroupement de données
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] température de l'air
[Termes IGN] visualisation de donnéesRésumé : (Auteur) Clustering allows considering groups of similar data elements at a higher level of abstraction. This facilitates the extraction of patterns and useful information from large amounts of spatio-temporal data. Till now, most studies have focused on the extraction of patterns from a spatial or a temporal aspect. Here we use the Bregman block average co-clustering algorithm with I-divergence (BBAC_I) to enable the simultaneous analysis of spatial and temporal patterns in geo-referenced time series (time evolving values of a property observed at fixed geographical locations). In addition, we present three geovisualization techniques to fully explore the co-clustering results: heatmaps offer a straightforward overview of the results; small multiples display the spatial and temporal patterns in geographic maps; ringmaps illustrate the temporal patterns associated to cyclic timestamps. To illustrate this study, we used Dutch daily average temperature data collected at 28 weather stations from 1992 to 2011. The co-clustering algorithm was applied hierarchically to understand the spatio-temporal patterns found in the data at the yearly, monthly and daily resolutions. Results pointed out that there is a transition in temperature patterns from northeast to southwest and from ‘cold’ to ‘hot’ years/months/days with only 3 years belonging to ‘cool’ or ‘cold’ years. Because of its characteristics, this newly introduced algorithm can concurrently analyse spatial and temporal patterns by identifying location-timestamp co-clusters that contain values that are similar along both the spatial and the temporal dimensions. Numéro de notice : A2015-590 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2014.994520 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2014.994520 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77876
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 29 n° 4 (April 2015) . - pp 624 - 642[article]Thematic signatures for cleansing and enriching place-related linked data / Benjamin Adams in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 4 (April 2015)
[article]
Titre : Thematic signatures for cleansing and enriching place-related linked data Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Adams, Auteur ; Krzysztof Janowicz, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 556 - 579 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] web des données
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (Auteur) There has been significant progress transforming semi-structured data about places into knowledge graphs that can be used in a wide variety of geographic information systems such as digital gazetteers or geographic information retrieval systems. For instance, in addition to information about events, actors, and objects, DBpedia contains data about hundreds of thousands of places from Wikipedia and publishes it as Linked Data. Repositories that store data about places are among the most interlinked hubs on the Linked Data cloud. However, most content about places resides in unstructured natural language text, and therefore it is not captured in these knowledge graphs. Instead, place representations are limited to facts such as their population counts, geographic locations, and relations to other entities, for example, headquarters of companies or historical figures. In this paper, we present a novel method to enrich the information stored about places in knowledge graphs using thematic signatures that are derived from unstructured text through the process of topic modeling. As proof of concept, we demonstrate that this enables the automatic categorization of articles into place types defined in the DBpedia ontology (e.g., mountain) and also provides a mechanism to infer relationships between place types that are not captured in existing ontologies. This method can also be used to uncover miscategorized places, which is a common problem arising from the automatic lifting of unstructured and semi-structured data. Numéro de notice : A2015-588 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2014.989855 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2014.989855 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77873
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 29 n° 4 (April 2015) . - pp 556 - 579[article]Geographic ontologies, gazetteers and multilingualism / Robert Laurini in Future internet, vol 7 n° 1 (March 2015)
[article]
Titre : Geographic ontologies, gazetteers and multilingualism Type de document : Article/Communication Auteurs : Robert Laurini, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1 - 23 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] langue
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] raisonnement spatial
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] règle d'association
[Termes IGN] répertoire toponymiqueMots-clés libres : geographic information science geographic knowledge geographic ontologies typonyms gazetteers multilingualism geographic ontology matching geographic reasoning Résumé : (auteur) Different languages imply different visions of space, so that terminologies are different in geographic ontologies. In addition to their geometric shapes, geographic features have names, sometimes different in diverse languages. In addition, the role of gazetteers, as dictionaries of place names (toponyms), is to maintain relations between place names and location. The scope of geographic information retrieval is to search for geographic information not against a database, but against the whole Internet: but the Internet stores information in different languages, and it is of paramount importance not to remain stuck to a unique language. In this paper, our first step is to clarify the links between geographic objects as computer representations of geographic features, ontologies and gazetteers designed in various languages. Then, we propose some inference rules for matching not only types, but also relations in geographic ontologies with the assistance of gazetteers. Numéro de notice : A2015-191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/fi7010001 En ligne : https://doi.org/10.3390/fi7010001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75970
in Future internet > vol 7 n° 1 (March 2015) . - pp 1 - 23[article]SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire / Eric Kergosien in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 1 (mars - mai 2015)
[article]
Titre : SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Kergosien, Auteur ; Pierre Maurel, Auteur ; Mathieu Roche, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 11 - 34 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] sociologie
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesRésumé : (Auteur) De nombreux travaux ont été réalisés en extraction d’informations et plus particulièrement en fouille de données d’opinions dans des contextes spécifiques tels que les critiques de films, les évaluations de produits commerciaux, les discours électoraux... Dans le cadre du projet SENTERRITOIRE, nous nous posons la question de l’adéquation de ces méthodes pour des documents associés à l’aménagement des territoires. Ces documents renferment différents types d’informations se rapportant à des acteurs, des opinions, des informations géographiques, et tout autre aspect lié plus généralement à la notion de territoire. Cependant, il est extrêmement difficile d’identifier puis de mettre en relation les opinions et ces informations. Dans cet article, nous décrivons la méthode semi-automatique qui combine une chaîne de traitement automatique du langage naturel et des techniques de fouilles de textes pour détecter les opinions relatives aux informations géospatiales formant un territoire, et le démonstrateur associé. Numéro de notice : A2015-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.25.11-34 Date de publication en ligne : 14/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.25.11-34 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75373
in Revue internationale de géomatique > vol 25 n° 1 (mars - mai 2015) . - pp 11 - 34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Geo-located community detection in Twitter with enhanced fast-greedy optimization of modularity: the case study of typhoon Haiyan / Mohamed Bakillah in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)
[article]
Titre : Geo-located community detection in Twitter with enhanced fast-greedy optimization of modularity: the case study of typhoon Haiyan Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Bakillah, Auteur ; Ren-Yu Li, Auteur ; Steve H.L. Liang, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 258 - 279 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] communauté virtuelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) As they increase in popularity, social media are regarded as important sources of information on geographical phenomena. Studies have also shown that people rely on social media to communicate during disasters and emergency situation, and that the exchanged messages can be used to get an insight into the situation. Spatial data mining techniques are one way to extract relevant information from social media. In this article, our aim is to contribute to this field by investigating how graph clustering can be applied to support the detection of geo-located communities in Twitter in disaster situations. For this purpose, we have enhanced the fast-greedy optimization of modularity (FGM) clustering algorithm with semantic similarity so that it can deal with the complex social graphs extracted from Twitter. Then, we have coupled the enhanced FGM with the varied density-based spatial clustering of applications with noise spatial clustering algorithm to obtain spatial clusters at different temporal snapshots. The method was experimented with a case study on typhoon Haiyan in the Philippines, and Twitter’s different interaction modes were compared to create the graph of users and to detect communities. The experiments show that communities that are relevant to identify areas where disaster-related incidents were reported can be extracted, and that the enhanced algorithm outperforms the generic one in this task. Numéro de notice : A2015-579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2014.964247 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2014.964247 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77841
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 29 n° 2 (February 2015) . - pp 258 - 279[article]Mining trajectory data and geotagged data in social media for road map inference: Mining social media for road map inference / Jun Li in Transactions in GIS, vol 19 n° 1 (February 2015)PermalinkPermalinkDomain-driven co-location mining / Frédéric Flouvat in Geoinformatica, vol 19 n° 1 (January - March 2015)PermalinkEntre diffusion de la carte et affirmation des savoirs géographiques en France : Les paradoxes de la mise en place de la carte géographique au 18e siècle / Nicolas Verdier in Espace géographique, vol 44 n° 1 (janvier - mars 2015)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkExploring and visualizing differences in geographic and linguistic web coverage / Ramya Venkateswaran in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)Permalink