抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スマートフォンと位置に基づくソーシャルネットワークの出現により,大量のユーザ生成データのよりよい都市動力学を理解し,都市計画を支援するために利用できるようになった。関連研究の大部分はデータの特異的次元に焦点を当てたが,提案したモデルは社会的プラットフォームに存在する情報の範囲から利益を得ることを目的とする。このように,本論文では,ソーシャルメディアデータの完全な可能性を探求し,最先端のアルゴリズムへの新しい次元を組み込むことにより,都市動力学と都市特性に関する情報を検索するための新しいクラスタリングモデルを提案した。場評価,エントロピーと人気のような側面は,都市活動と傾向の新しい,より完全な理解につながる可能性がある。予備実験は,異なる社会的ネットワークからの情報の大きな多様性を凝集し,都市の異なった,相補的可視化を生成できることを示した。さらに,都市環境にこれらの方法を適用することにより,政府と市民は,持続可能な都市をより良く理解し,構築できる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】