抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,オンラインWebサービスとウェブサイトによって提供される利用可能なデータから都市領域を特性化して,プロファイリングするためのフレームワークを提示した。これらのデータは,都市,地方のニュース,交通情報,都市イベント,ライフスタイルおよび人間の行動において普及している関心(レストラン,サービス,ホテル,学校,教会,店舗,Wi-Fiアクセスポイントなど)のポイントである。このフレームワークは,異なるデータ源を選択することを可能にし,データを前処理し,意味のある特徴を抽出し,都市の単一地域のプロファイルを決定し,都市地図上の結果を可視化するためのクラスタリングアルゴリズムを実行する。この地域の定義は,都市上の二乗セルの仮想グリッドの構築に基づいている。イタリア,Milanの首都圏のプロファイリング地域に対する枠組みを採用した。異なるセルサイズを試験し,k-平均クラスタリングアルゴリズムを用いて都市の類似地域をグループ化した。都市の異なる地域に位置するが,同じクラスタに属する地域が実際に類似の特性を示すことを強調した。このようなフレームワークは,いくつかの実体に対して最も重要である。都市地域のプロファイルを利用することによって,市民は,調整されたサービスから利益を得ることができて,企業はアドホックマーケティング戦略を定義することができて,地方自治体は意思決定においてサポートすることができた。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】