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J-GLOBAL ID：202102291309274881   整理番号：21A0993376

上海の住民の密度分析によるスマートシティの開発におけるビッグデータの役割【JST・京大機械翻訳】

Role of Big Data in the Development of Smart City by Analyzing the Density of Residents in Shanghai

著者 (9件)： Haidery Saqib Ali (School of Communication & Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Haidery Saqib Ali (Institute of Smart City, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Ullah Hidayat (School of Communication & Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Ullah Hidayat (Institute of Smart City, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Khan Naimat Ullah (School of Communication & Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Khan Naimat Ullah (Institute of Smart City, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Fatima Kanwal (Office of Research, Innovation and Commercialization, Allama Iqbal Open University, Islamabad 44000, Pakistan) ,  Rizvi Sanam Shahla (Raptor Interactive (Pty) Ltd., Eco Boulevard, Witch Hazel Ave, Centurion 0157, South Africa) ,  Kwon Se Jin (Department of Computer Engineering, Kangwon National University, Samcheok 25806, Korea)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 5  ページ： 837  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここ数十年間,大量の研究が,それらの応用を強調するために,位置ベースのソーシャルネットワークデータを分析するために行われた。これらの位置ベースのソーシャルネットワークデータセットを用いて,ユーザ活動における時空間構造と対称性を解析,再現できるモデルと技術を提案し,密度推定もできる。本研究では,Sina-Weiboから得た位置ベースのソーシャルネットワークデータセットから,また,中国,上海の10の異なる地区における特定の期間にわたって,Weiboと呼ばれる位置ベースのソーシャルネットワークデータセットから,ユーザのチェックイン周波数を解析するために,異なる密度推定技術を利用した。本研究の目的は,Weiboの地理位置データから上海市の利用者の密度を分析し,単変量および二変量密度推定技術を通してそれらの密度を比較することである。即ち,点密度とカーネル密度推定(KDE)。本研究の主な知見は以下のことを含む。(i)ユーザ空間行動の特性,それらのチェックインに基づく活動の中心,(ii)ユーザとソーシャルメディア間の関係を説明するチェックインデータの実現可能性,および(iii)都市計画のための規制または管理当局に対する明白な結果の提示。本研究は,点密度とカーネル密度推定を示した。KDE法は地理空間データセットを用いて空間パターンをモデル化するための有用な洞察を提供する。最後に,KDE技術を用いて,著者らは,スマート都市の発展のための全体として,母集団における個人およびより広いパターンに関して,より詳細にチェックイン挙動を調べることができると結論づけることができた。この論文の目的は,当局が,同じ経路から人々の移動性を分けることができるように,また,少なくとも彼らが更なる不便さから状況を制御できるように,より密な場所を見つけることである。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  都市計画 ,  *都市 ,  住民 ,  母集団 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  ソーシャルメディア ,  *ビッグデータ ,  *スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スマートシティアーキテクチャ ,  点密度 ,  KDE ,  スマート政府運用システム ,  空間解析 ,  データ解析

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

引用文献 (54件)：

• Tenkanen, H.; Di Minin, E.; Heikinheimo, V.; Hausmann, A.; Herbst, M.; Kajala, L.; Toivonen, T. Instagram, Flickr, or Twitter: Assessing the usability of social media data for visitor monitoring in protected areas. Sci. Rep. 2017, 7, 17615.
• Weibo. Available online: https://www.weibo.com (accessed on 25 June 2019).
• Waller, L.A.; Gotway, C.A. Applied Spatial Statistics for Public Health Data; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2004; Volume 368.
• Zhang, G.; Zhu, A.-X.; Huang, Q. A GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2017, 31, 2068-2097.
• Haidery, S.A. Spatial Analysis To Observe Urban Functionalities Using Location-Based Social Network; Shanghai Uinversity: Shanghai, China, 2019.

タイトルに関連する用語 (8件)： 上海 ,  住民 ,  密度 ,  分析 ,  スマートシティ ,  開発 ,  ビッグデータ ,  役割