Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the 1st Workshop on Open Data for Local Search, associated with WWW 2016.Local search engines are specialized information retrieval systems enabling users to discover amenities and services in their neighborhood (schools, businesses, hospitals, etc.). Developing a local search system still raises scientific questions, as well as very specific technical issues. One of the main problems encountered is the partial availability or even the absence of informative contents related to local actors, merchants or service providers.Introducing open data in the architecture of local search engines supports the identification and collection of structured content. Collaborative data such as those made available by the OpenStreetMap Foundation can be of help to identify new dealers, and improve their geolocation. Semantic Web resources such as DBpedia contain keywords or content for enriching ontologies associated with a local search service. Open data provided by cities or national organizations, such as descriptions of public institutions, opening hours, location of shopping centers are other usable resources.Available open data can be exploited to dramatically improve the design of local search engines and their contents. The aim of this workshop is to explore new fields of investigation both in terms of algorithmic approaches as well as originality of usable data. The workshop focuses on how open data can be used to enhance the capabilities of local search engines.Target audience will include researchers, and professionals interested in: semantic web and open data usage to improve local search, enhance ontologies and their alignment, and discover keywords and conceptsgeo-content improvement using open data to develop geo-search algorithms, build maps and content, improve and enrich geo-data.information extraction involving open data for knowledge management, named entity, business, and content discovery.The call for papers attracted submissions from the United States, Canada, Switzerland, India, and China. The program committee reviewed and accepted the following: Venue or Track Reviewed - 10 Accepted - 6.We encourage attendees to attend demonstrations, list of which will be available on the website http://od4ls.uqam.ca
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».