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DataPink, l'IA au service de l'information géographique / Anonyme in Géomatique expert, n° 126 (janvier - février 2019)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 126 (janvier - février 2019) . - pp 38 - 46 Titre : DataPink, l'IA au service de l'information géographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 38 - 46 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse de données [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] photo-interprétation assistée par ordinateur [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] série temporelle [Termes descripteurs IGN] télédétection électromagnétique Résumé : (Auteur) Récemment créée par Olivier Courtin, DataPink est une jeune entreprise innovante spécialisée dans la mise en œuvre de l’intelligence artificielle à l’information géographique. L’occasion de faire le point sur des techniques de pointe. Numéro de notice : A2019-298 Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans/sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93264 [article]

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IFN-001-P002120	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Exclu du prêt

A spatial analysis of non‐English Twitter activity in Houston, TX / Matthew Haffner in Transactions in GIS, vol 22 n° 4 (August 2018)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 22 n° 4 (August 2018) . - pp 913 - 929 Titre : A spatial analysis of non‐English Twitter activity in Houston, TX Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthew Haffner, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 913 - 929 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] Houston (Texas) [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] régression [Termes descripteurs IGN] Twitter Résumé : (Auteur) The use of social media data in geographic studies has become common, yet the question of social media's validity in such contexts is often overlooked. Social media data suffers from a variety of biases and limitations; nevertheless, with a proper understanding of the drawbacks, these data can be powerful. As cities seek to become “smarter,” they can potentially use social media data to creatively address the needs of their most vulnerable groups, such as ethnic minorities. However, questions remain unanswered regarding who uses these social networking platforms, how people use these platforms, and how representative social media data is of users' everyday lives. Using several forms of regression, I explore the relationships between a conventional data source (the U.S. Census) and a subset of Twitter data potentially representative of minority groups: tweets created by users with an account language other than English. A considerable amount of non‐stationarity is uncovered, which should serve as a warning against sweeping statements regarding the demographics of users and where people prefer to post. Further, I find that precisely located Twitter data informs us more about the digital status of places and less about users' day‐to‐day travel patterns. Numéro de notice : A2018-574 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12335 date de publication en ligne : 11/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12335 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92320 [article]

Aggregate keyword nearest neighbor queries on road networks / Pengfei Zhang in Geoinformatica [en ligne], vol 22 n° 2 (April 2018)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 22 n° 2 (April 2018) . - pp 237 - 268 Titre : Aggregate keyword nearest neighbor queries on road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Pengfei Zhang, Auteur ; Huaizhong Lin, Auteur ; Yunjun Gao, Auteur ; Dongming Lu, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 237 - 268 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] requête spatiale [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique Résumé : (Auteur) Given a group Q of query points and a set P of points of interest (POIs), aggregate nearest neighbor (ANN) queries find a POI p from P that achieves the smallest aggregate distance. Specifically, the aggregate distance is defined over the set of distances between p and all query points in Q$\mathcal {Q}$. Existing studies on ANN query mainly consider the spatial proximity, whereas the textual similarity has received considerable attention recently. In this work, we utilize user-specified query keywords to capture textual similarity. We study the aggregate keyword nearest neighbor (AKNN) queries, finding the POI that has the smallest aggregate distance and covers all query keywords. Nevertheless, existing methods on ANN query are either inapplicable or inefficient when applied to the AKNN query. To answer our query efficiently, we first develop a dual-granularity (DG) indexing schema. It preserves abstracts of the road network by a tree structure, and preserves detailed network information by an extended adjacency list. Then, we propose a minimal first search (MFS) algorithm. It traverses the tree and explores the node with the minimal aggregate distance iteratively. This method suffers from false hits arising from keyword tests. Thus, we propose the collaborative filtering technique, which performs keywords test by multiple keyword bitmaps collectively rather than by only one. Extensive experiments on both real and synthetic datasets demonstrate the superiority of our algorithms and optimizing strategies. Numéro de notice : A2018-364 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-017-0315-0 date de publication en ligne : 29/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0315-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90726 [article]

Interpreting the fuzzy semantics of natural-language spatial relation terms with the fuzzy random forest algorithm / Xiaonan Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 2 (February 2018)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 2 (February 2018) Titre : Interpreting the fuzzy semantics of natural-language spatial relation terms with the fuzzy random forest algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaonan Wang, Auteur ; Shihong Du, Auteur ; Chen-Chieh Feng, Auteur ; Xueying Zhang, Auteur ; Xiuyuan Zhang, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] relation sémantique [Termes descripteurs IGN] relation topologique [Termes descripteurs IGN] toponyme flou Résumé : (Auteur) Naïve Geography, intelligent geographical information systems (GIS), and spatial data mining especially from social media all rely on natural-language spatial relations (NLSR) terms to incorporate commonsense spatial knowledge into conventional GIS and to enhance the semantic interoperability of spatial information in social media data. Yet, the inherent fuzziness of NLSR terms makes them challenging to interpret. This study proposes to interpret the fuzzy semantics of NLSR terms using the fuzzy random forest (FRF) algorithm. Based on a large number of fuzzy samples acquired by transforming a set of crisp samples with the random forest algorithm, two FRF models with different membership assembling strategies are trained to obtain the fuzzy interpretation of three line-region geometric representations using 69 NLSR terms. Experimental results demonstrate that the two FRF models achieve good accuracy in interpreting line-region geometric representations using fuzzy NLSR terms. In addition, fuzzy classification of FRF can interpret the fuzzy semantics of NLSR terms more fully than their crisp counterparts. Numéro de notice : A2018-107 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7020058 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7020058 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89533 [article]

Popularity-aware collective keyword queries in road networks / Sen Zhao in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 3 (July - September 2017)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 3 (July - September 2017) . - pp 485 - 518 Titre : Popularity-aware collective keyword queries in road networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Sen Zhao, Auteur ; Xiang Cheng, Auteur ; Sen Su, Auteur ; Kai Shuang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 485 - 518 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] langage de requête [Termes descripteurs IGN] langage naturel (informatique) [Termes descripteurs IGN] point d'intérêt [Termes descripteurs IGN] positionnement automatique [Termes descripteurs IGN] requête (informatique) [Termes descripteurs IGN] réseau routier Résumé : (Auteur) This paper addresses a popularity-aware collective keyword (PAC-K) query in road networks. Given a road network with POIs (Points of Interest), which is modeled as a road network graph, where each node locating in a two-dimensional space represents a road intersection or a POI, and each edge with weight represents a road segment, the PACK query aims to find a group of popular POIs (i.e., a popular region) that cover the query’s keywords and satisfy the distance requirements from each node to the query node and between each pair of nodes, such that the sum of rating scores over these nodes for the query keywords is maximized. We show the problem of answering the PACK query is NP-Hard. To solve this problem, we present exact and heuristic solutions on small and large road networks, respectively. In particular, to improve query performance, we propose a rating score scaling technique to reduce the search space and a redundant computation reducing technique to reduce the excessive redundant computations in query processing. Extensive performance studies using two real datasets confirm the efficiency, accuracy, and scalability of the proposed solutions. Numéro de notice : A2017-378 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0299-9 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0299-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85810 [article]

Classifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm / Shihong Du in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 3-4 (March-April 2017)  

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Reconstruction of itineraries from annotated text with an informed spanning tree algorithm / Ludovic Moncla in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)  

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Reconstruction automatique d'itinéraires à partir de textes descriptifs / Ludovic Moncla in Cartes & Géomatique, n° 227 (mars - mai 2016)    

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European handbook of crowdsourced geographic information, ch. 14. Querying VGI by semantic enrichment / Robert Lemmens (2016)    

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Metadata topic harmonization and semantic search for linked-data-driven geoportals: A case study using ArcGIS online / Yingjie Hu in Transactions in GIS, vol 19 n° 3 (June 2015)  

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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)  

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Exploring and visualizing differences in geographic and linguistic web coverage / Ramya Venkateswaran in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)

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Publishing deep web geographic data / Helena Piccinini in Geoinformatica, vol 18 n° 4 (October 2014)

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Automatic itinerary reconstruction from texts / Ludovic Moncla (2014)  

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Methodological proposals to handle imperfect spatial and temporal information in the context of natural hazard studies / Mouna Snoussi in Revue internationale de géomatique, vol 23 n° 3 - 4 (septembre 2013 - février 2014)

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