RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    관심 지점 탐지를 위한 모호성 해소 방법

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A102008368

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    A point of interest (POI) is a term referring to a geographic entity such as a landmark, transportation, restaurant, annual festival and even a region. POIs are the basis for management and linking of the data in location-based applications. In this paper we propose a two-step method for POI detection from text. The first step is POI candidate detection based on the approximate entity recognition method that does not need any training data. The second step is POI candidate disambiguation that selects the best ontological entity for the POI candidate. We propose two POI candidate disambiguation methods: one based on theme locations and the other based on POI graphs. Furthermore, we construct a test collection for effectiveness evaluation and analyze the advantages and disadvantages of each POI candidate disambiguation method.
    번역하기

    A point of interest (POI) is a term referring to a geographic entity such as a landmark, transportation, restaurant, annual festival and even a region. POIs are the basis for management and linking of the data in location-based applications. In this p...

    A point of interest (POI) is a term referring to a geographic entity such as a landmark, transportation, restaurant, annual festival and even a region. POIs are the basis for management and linking of the data in location-based applications. In this paper we propose a two-step method for POI detection from text. The first step is POI candidate detection based on the approximate entity recognition method that does not need any training data. The second step is POI candidate disambiguation that selects the best ontological entity for the POI candidate. We propose two POI candidate disambiguation methods: one based on theme locations and the other based on POI graphs. Furthermore, we construct a test collection for effectiveness evaluation and analyze the advantages and disadvantages of each POI candidate disambiguation method.

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 이향진, "모바일 사용자의 대용량 GPS 데이터로부터 시맨틱 관심지점 발견" 한국정보과학회 39 (39): 175-184, 2012

    2 최정화, "대용량의 GPS 데이터 분석을 위한 사용자 선호 경로 모델 표현" 한국정보과학회 39 (39): 315-327, 2012

    3 N. O’Hare, "Modeling locations with social media" 2012

    4 A. Rae, "Mining the Web for Points of Interest" 2012

    5 Li, G., "Faerie: efficient filtering algorithms for approximate dictionary-based entity extraction" 529-540, 2011

    6 Wang, W., "Efficient approximate entity extraction with edit distance constraints" 759-770, 2009

    7 Wang, "Detecting Geographic Locations from Web Resources" 2005

    8 Ding, J., "Computing geographic scopes of web resource" 2000

    9 Han, X., "Collective Entity Linking in Web Text: A Graph-Based Method" 2011

    10 Deng, D., "An Efficient Trie-based Method for Approximate Entity Extraction with Edit-Distance Constraints" 762-773, 2012

    1 이향진, "모바일 사용자의 대용량 GPS 데이터로부터 시맨틱 관심지점 발견" 한국정보과학회 39 (39): 175-184, 2012

    2 최정화, "대용량의 GPS 데이터 분석을 위한 사용자 선호 경로 모델 표현" 한국정보과학회 39 (39): 315-327, 2012

    3 N. O’Hare, "Modeling locations with social media" 2012

    4 A. Rae, "Mining the Web for Points of Interest" 2012

    5 Li, G., "Faerie: efficient filtering algorithms for approximate dictionary-based entity extraction" 529-540, 2011

    6 Wang, W., "Efficient approximate entity extraction with edit distance constraints" 759-770, 2009

    7 Wang, "Detecting Geographic Locations from Web Resources" 2005

    8 Ding, J., "Computing geographic scopes of web resource" 2000

    9 Han, X., "Collective Entity Linking in Web Text: A Graph-Based Method" 2011

    10 Deng, D., "An Efficient Trie-based Method for Approximate Entity Extraction with Edit-Distance Constraints" 762-773, 2012

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    인용정보 인용지수 설명보기

    학술지 이력

    학술지 이력
    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2026 평가 재인증평가 신청대상 (재인증)
    2020-01-01 등재 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2014-01-28 학술지명변경 외국어명 : Korea Journal of Tourism and Hospitality Research -> International Journal of Tourism and Hospitality Research KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2008-01-01 등재 신청제한 (등재후보1차) KCI등재후보
    2007-12-25 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> Korea Journal of Tourism and Hospitality Research KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
    2006-03-29 학술지등록 한글명 : 관광연구저널
    외국어명 : 미등록
    KCI등재후보
    2006-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2004-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
    더보기

    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.95 1.95 1.84
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.82 1.8 2.18 0.68
    더보기

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼