Sammanfattning av denna webbsida: Grannar är vagt definierade, lokaliserade regioner som har liknande egenskaper. De definieras oftast, avgränsas och namnges av de medborgare som bor i dem snarare än kommunala myndigheter eller handelsbyråer. Namnen på dessa stadsdelar spelar en viktig roll som grund för samhällelig och sociodemografisk identitet, geografisk kommunikation och historiska sammanhang. I detta arbete tar vi en datadriven strategi för att identifiera kvartersnamn baserat på de geospatiala egenskaperna hos användarrelaterade hyreslistor. Genom en slumpmässig inlärningsmodell för skogsensembleer som tillämpas på en uppsättning rumslig statistik för alla n-gram i listbeskrivningar, visar vi att områdesnamn kan identifieras unikt inom stadsmiljöer. Vi tränar en modell baserad på data från Washington, DC, och testar den på listor i Seattle, WA, och Montréal, QC. Resultaten visar att en modell som är utbildad på bostadsdata från en stad framgångsrikt kan identifiera distriktsnamn i en annan. Dessutom identifierar vår strategi mindre vanliga områdesnamn och förslag på alternativa eller potentiellt nya namn i varje stad. Dessa resultat utgör ett första steg i processen för identifiering och avgränsning av stadsområden.
I arbetet REF tas problemet med identifiering av stadsområden upp.
Identifying Urban Neighborhood Names through User-contributed Online Property Listings
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geography']}