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Integration of heterogeneous data from multiple location-based services providers : A use case on tourist points of interest / Intégration des données hétérogènes issues de plusieurs fournisseurs de services géo-localisés : Un cas d'utilisation sur les points d'intérêt touristique

Les fournisseurs de services géo-localisés (LBS) offrent des données textuelles et spatiales complémentaires, parfois incohérentes et imprécises, représentant les différents points d’intérêt (POI) sur un territoire donné. Ainsi, une même requête lancée auprès de divers fournisseurs de services touristiques peut donner des résultats différents et parfois incohérents, pour les attributs terminologiques et/ou les attributs spatiaux. De plus, chaque fournisseur utilise sa propre convention graphique pour représenter les POIs. L’intégration de ces données spatiales hétérogènes dans un contexte dynamique, large échelle, utilisant des sources incomplètes et de qualités variables est actuellement un verrou technologique. Dans ce travail de thèse, nous cherchons une solution à cette intégration aussi bien au niveau des données que de leur représentation. / Location Based Services (LBS) had been involved to deliver relevant geospatial information based on a geographic position or address. The amount of geospatial data is constantly increasing, making it a valuable source of information for enriching LBS applications. However, these geospatial data are highly inconsistent and contradictory from one source to another. We assume that integrating geospatial data from several sources may improve the quality of information offered to users. In this thesis, we specifically focus on data representing Points of Interest (POIs) that tourists can get through LBS. Retrieving, matching and merging such geospatial entities lead to several challenges. We mainly focus on three main challenges including (i) detecting and merging corresponding entities across multiple sources and (ii) considering the uncertainty of integrated entities and their representation in LBS applications.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017LYSEI072
Date01 September 2017
CreatorsBerjawi, Bilal
ContributorsLyon, Miquel, Maryvonne
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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