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Detecting tourism destinations using scalable geospatial analysis based on cloud computing platform

机译：基于云计算平台的可扩展地理空间分析检测旅游目的地

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The number of geo-tagged digital photos has grown exponentially in the past decades. Increasing numbers of digital photos with geo-tags are available on many photo-sharing websites such as Flickr and Instagram. The proliferation of online photos offers great opportunities to study people's travel experiences and preferences. Mining tourists' behavior and city preferences has become popular in recent geographic information system (GIS) research. However, the huge amount of data also poses challenges in spatial analytics. In this study, we automate the detection of places of interest in multiple cities based on spatial and temporal features of Flickr images from 2007 on. We also speed up the process by running jobs on top of the RHadoop platform. This project provides fast and accurate tourist destination detection by mining large amounts of geo-tagged Flickr images. In addition, this study provides insight in applying the RHadoop platform to strengthen large geospatial data analytics. Our methods can be applied to many other cities, and results are valuable for tourism management. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：在过去的几十年中，带有地理标签的数字照片的数量呈指数增长。在许多照片共享网站（例如Flickr和Instagram）上，越来越多的带有地理标签的数字照片可用。在线照片的泛滥为研究人们的旅行经历和喜好提供了巨大的机会。在最近的地理信息系统（GIS）研究中，挖掘游客的行为和城市偏好已经变得很流行。但是，海量数据也给空间分析带来了挑战。在这项研究中，我们根据2007年以来Flickr图像的时空特征，自动检测多个城市中的名胜古迹。我们还通过在RHadoop平台上运行作业来加快该过程。该项目通过挖掘大量带有地理标签的Flickr图像，提供了快速，准确的旅游目的地检测。此外，本研究还为应用RHadoop平台加强大型地理空间数据分析提供了见识。我们的方法可以应用于许多其他城市，其结果对于旅游业管理非常有价值。 （C）2015 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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