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Land use discovery based on Volunteer Geographic Information classification

机译：基于志愿者地理信息分类的土地利用发现

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Nowadays, cities are dynamic ecosystems where urban changes occur at a very fast pace. Hence, social sensing has become a powerful tool to uncover the actual land-use of a metropolis. However, current solutions for land-use discovery based on user-generated data usually rely on an information retrieval mechanism applied on a textual corpus. This causes ad-hoc place labelling with limited semantic meaning. In this line, the present work introduces a novel data-driven methodology that extends existing solutions by means of a classifier based on a pre-defined hierarchy of land categories. Two types of social networks text-based and venue-based platforms are utilized to train the classifier, which is then applied to infer the use of the land based on text data in areas where venue data are not available. The approach has been evaluated by using large datasets comprising two large cities, showing an accuracy above 90% in predicting the land-use categories. (C) 2019 Published by Elsevier Ltd.
机译：如今，城市是充满活力的生态系统，城市变化以非常快的速度发生。因此，社会感知已经成为揭示大都市实际土地用途的有力工具。但是，当前基于用户生成的数据进行土地使用发现的解决方案通常依赖于应用于文本语料库的信息检索机制。这会导致语义位置受限的临时位置标签。在这一方面，本工作介绍了一种新颖的数据驱动方法，该方法通过基于预先定义的土地类别层次的分类器扩展了现有解决方案。利用基于文本的社交网络和基于场所的社交平台这两种类型来训练分类器，然后将其用于基于文本数据推断场地使用不可用的区域中土地的使用。通过使用包含两个大城市的大型数据集对该方法进行了评估，该方法在预测土地使用类别方面显示出90％以上的准确性。 （C）2019由Elsevier Ltd.发布

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