抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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異なるデータ源から得られた帯状化改善計画(ZIP)コード多角形マップは一致せず,空間解析における不確実性を生成する。本論文では,ZIP符号の多重ソースを,ZIP符号に与えられた位置をマップするコヒーレントシステムに結合することを望んだ。この目的のために,著者らは,様々な多角形地図データセットを,ボランティアの地理情報の様々な供給源と組み合わせることにより,群衆の知恵を利用することを望んでいる。著者らが構築することを望んでいるシステムは,与えられた空間座標を,(公開されていない)米国の情報サービス(USPS)マップを認証的なグランドトルースとして用いて,ZIP符号の分布に写像するために使用する。著者らの最初の研究において,著者らは,複数の(公開可能な)ZIPコード多角形マップを用いて,Naive Bayes分類装置を訓練した。さらに,Twitterを用いて与えられた位置に対するZIP符号を予測するために,著者らは,著者らの分類を強化した。この分類器の結果をNaive Bayes分類に与えることにより,実験的評価により,地図データのみを用いた場合と比較して分類精度の改善を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
