{en_GB=Characterization of Geographic Regions Based on Georeferenced Data from the Social Web} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A caracterização de lugares específicos ou de regiões geográficas mais gerais é essencial para uma variedade de processos de tomada de decisão, em particular no contexto de problemas relacionados com o urbanismo ou estudos demográficos. No contexto da minha tese de mestrado, proponho novas formas de caracterizar regiões geográficas, através da utilização de informação georreferenciada extraída de redes sociais baseadas na localização e de serviços populares da Web 2.0, como o Twitter, o FourSquare e o Flickr. Os métodos específicos que proponho nesta dissertação caracterizam regiões geográficas com base em características extraídas de fotos públicas georreferenciadas, compartilhadas pelos utilizadores do Flickr, juntamente com a informação auxiliar disponível em conjuntos de dados raster que contenham informações geográficas (por exemplo, elevação ou densidade populacional) sobre as localizações alvo dos estudos. Técnicas de classificação de dados são usadas, de modo a determinar os limites de regiões vagas, ou a fim de inferir características geográficas, como a cobertura do terreno. Os métodos de classificação são baseados em máquinas de vectores de suporte, alavancando em combinações de vários kernels Gaussianos para aumentar a precisão das estimativas. Um extenso conjunto de experiências atesta a exatidão dos métodos propostos., en=The characterization of specific places or more general geographic regions is essential to a variety of decision-making processes, particularly in the context of problems related with urbanism or demographic studies. In the context of my MSc thesis, I propose new ways of characterizing geographic regions, through the usage of georeferenced information extracted from location-based social networks and from popular Web 2.0 services, such as Twitter, FourSquare or Flickr. The specific methods that I propose in this dissertation characterize geographic regions with basis on features extracted from public georeferenced photos, shared by the users of Flickr, together with auxiliary information available from raster datasets containing geographic information (e.g., elevation or population density) about the target locations. Data classification techniques are used to estimate the boundaries of vague regions, or to infer geographic characteristics like the land coverage. The classification methods are based on Support Vector Machines, leveraging on multiple Gaussian kernels to increase the estimation accuracy. An extensive set of experiments attests to the accuracy of the proposed methods.}

Discussão: novembro 11, 2014, 18:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Eduardo Jorge Sousa da Cunha (ist155858)

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar