1. Clustering sequences of multi-dimensional sets of semantic elements
- Author
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Cyril de Runz, Clément Moreau, Thomas Devogele, Alexandre Chanson, Verónika Peralta, Bases de données et traitement des langues naturelles (BDTLN), Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Projet Smart Loire, financement Centre Val de Loire, ANR-16-CE22-0009,MOBIKIDS,Le rôle des cultures éducatives urbaines (CEU) dans l'évolution des mobilités quotidiennes et des contextes de vie des enfants. Collecte et analyse de traces géolocalisées et enrichies sémantiquement(2016), Université de Tours (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Subjects
Complex data type ,Computer science ,business.industry ,Process (engineering) ,020207 software engineering ,02 engineering and technology ,Similarity measure ,computer.software_genre ,Domain (software engineering) ,Semantic similarity ,020204 information systems ,Similarity (psychology) ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,[INFO]Computer Science [cs] ,Edit distance ,Artificial intelligence ,Cluster analysis ,business ,computer ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,Natural language processing - Abstract
The study of semantic aspects of human behavior is an hot topic. Most of the time, semantic sequences describe these complex behaviors. Indeed, sequences include several information as type of human activities or places. To study these complex data, we need to define new similarity measures and select appropriate clustering processes. This article proposes a semantic similarity measure, based on ontologies, which manages complex semantic elements with different levels of detail and incertitude. An application of this approach from the domain of touristic mobility shows the interest of this process.
- Published
- 2021
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