På grund av den genomträngande positioneringsteknologin i kombination med spridningen av socialt orienterade webbplatser, finns det idag i stora mängder samhällsrelaterade spatiotemporala data om människors historiska positioner. Analysen av dessa data är värdefull för forskare och kan ge viktig information om människors beteende, deras rörelse, geografiska platser och händelser. I denna uppsats utvecklar vi ett konceptuellt ramverk och skisserar en metodik som gör det möjligt att analysera händelser och platser med hjälp av geotaggade fotosamlingar som delas av människor från många länder. Dessa data är ofta semantiskt kommenterade av titlar och taggar som är användbara för att lära sig fakta om geografiska platser och för att upptäcka händelser som inträffar på dessa platser. Den kunskap som erhålls genom vår analys medför ytterligare en fördel. Till exempel kan det också användas av lokala myndigheter, tjänsteleverantörer, turistbyråer, i sociologiska och antropologiska studier eller för att bygga användarcentrerade applikationer som tour recommender system. Vi ger en konceptuell grund för analys av spatio-temporala data från platser som besöks av människor över hela världen med hjälp av community bidrog geotaggade fotosamlingar. För det första definierar vi flera typer av spatio-temporala kluster av folks besök. För det andra diskuterar vi metoder som kan användas för analys av dessa kluster. För det tredje erbjuder vi en analys av turistaktiviteter i Schweiz baserat på en fallstudie. Ubiquity av plats-medvetna enheter, billig lagring och snabb datorkraft har möjliggjort insamling och analys av stora mängder spatiotemporal data. Olika tillämpningsområden som zoologi, aktivitetsbaserad analys eller turism där datainsamlingen var en tråkig och manuell process (observation, undersökningar), dra nytta av positioneringstekniken och kräva nya analyser och tekniker för att klara av stora mängder av dessa data. Samlingar av geotaggade foton har nyligen blivit tillgängliga (Goodchild 2007) på grund av tillgången på fotodelningsplatser som Flickr 1 och Panoramio 2 Fram tills nu användes dessa data som ett alternativ till GPS-baserade data, främst med hjälp av koordinater och tidsstämplar. Titeln, taggarna, tematiskt gruppnamn samt själva fotot kan dock avslöja bakgrunden till fotot eller beskriva platsen där det togs: någon känd händelse, ett landmärke eller en person. Multimedia, datorseende och text mining samhällen insåg potentialen av geotaggade data (Toyama et al. 2003) och föreslagna automatiska tillvägagångssätt för sådana uppgifter som bildsammanfattning (Kennedy m.fl. 2007; Zhen m.fl. 2009a), landmärkesidentifiering (Crandall et al. 2009 ), automatisk händelseidentifiering (Kennedy et al. 2007; Ahern m.fl. 2009, Becker et al.......................................................................................................... 2009 ), som omfattar klusterering och hämtning av etikettrepresentanter. Metoder för insamling av information tillät automatiskt skapande av gös med hjälp av geotaggade bilder (Popescu et al. 2008), Wikipedia, och webb sökmotorer och ontologi induktion från taggade bilder (Schmitz, där miljontals användare från hela världen laddar upp sina geo-refererade bilder. Den grundläggande information som tillhandahålls av en person under fotouppladdning är den plats där fotot togs, tidpunkten för åtgärden och textidentifierarna inklusive titel och taggar. Fotot kan också vara medlem i någon tematisk grupp. Ett foto som tas av en person kan betraktas som en händelse, och insamling av bilder av en person kan betraktas som en bana. Sådana användargenererade data har redan använts i analysen av attraktiva platser (Crandall et al. 2009; Kisilevitj m.fl. 2010a), rörelsebeteende (Girardin et al. 2008a) och rörlighet (Andrienko m.fl. 2009a)............................................................... Fördelarna med dessa data är (Girardin et al. 2008b) (2006) noterar att det krävs mer än 1000 bilder på stadsskala för att uppnå meningsfulla resultat. c. Betydelsen av platsen bestäms av den unika texten semantik inom klustret. Det innebär att för att hitta en betydande händelse i ett kluster, andra kluster, som omger detta kluster, bör analyseras och semantik extraheras från dem för att beaktas. Detta gör algoritmerna icke-skalbara när stora områden används för prospektering. 2. Utgångspunkten är följande: Experiment utförs med hjälp av dataprover från renrum, där klassetiketter förbereds manuellt eller tas från befintliga referenskällor. Därför tas sådana frågor som geografiska fel, olika språk eller fel som görs i textinformation vanligtvis inte upp. 3. Vad är det som händer? Olika representationsmodeller samt olika algoritmer ger olika resultat. 4. Vad är det som händer? Algoritmnoggrannhet rapporteras med avseende på de bäst anpassade parametrar som gäller för träningsdata. Inga riktiga experiment utfördes på godtyckliga data. Dessutom är alla ovannämnda metoder användarcentrerade och syftar till att tillhandahålla lösningar för prospektering men inte för analys. Exempel är: den representativa taggtittaren av Kennedy et al. (2007), taggkartor av Jaffe vid al. (2006) eller taggkartläggning av "världsforskare" av Ahern et al. (2009).................................................................. I motsats till dessa strategier syftar vårt dokument till att analysera platser och händelser. Vi hävdar dock att kombinationen av ovan nämnda tekniker med geospatiala visuella analysmetoder, GeoComputation, rumslig och spatio-temporal data mining skapar nya möjligheter för analys av spatio-temporal data. Den viktigaste skillnaden mellan de befintliga tillvägagångssätten och den metod som vi föreslår är hur man får fram händelsekluster. I motsats till den semantiska-centriska metoden använder vi spatio-temporala kluster baserade på geografiska egenskaper hos de data som vanligen används i geografisk analys. Detta gör att vi kan tillämpa olika tekniker som tid-serie, text eller multimediaanalys på samma region i en kedja av steg eller för att undersöka olika händelser som inträffade med olika tidsintervall eller överlappas. För att jämföra med de befintliga tillvägagångssätten vill vi nämna den modell som används för semantisk berikning av banor. Dessutom kommer vi att ge förklaringar för de uppgifter i detta dokument som vi betraktar som otillämpliga. De flesta spatiotemporala data erhålls med GPS-enheter och innehåller sekvenser av referenspunkter för tid och rum mätt med godtyckliga valda tidsintervall. En av de allmänt använda metoder i arbetet med banor bygger på utvinning av betydande platser från en enda bana med hjälp av ett objekts vistelse tid heuristic (Andrienko et al. 2007 )............................................................................................................................ Detta tillvägagångssätt konceptualiserades senare av (Spaccapietra et al. 2008 ) genom att införa en modell där banor är uppdelade i sekvenser av stopp (viktiga platser) och rörelser (flyttning till eller från viktig plats). Två huvudsakliga metoder används för att hitta viktiga platser i banor. Den första tar endast hänsyn till banans egenskaper (betydande tid på en plats). I den andra metoden erhålls viktiga platser genom att korsa banan med de externa tillämpningsspecifika geografiska egenskaper som tillhandahålls av användaren. I det första fallet, de erhållna viktiga platser uttrycks fortfarande i termer av geografiska primitiva och inte har någon ytterligare information, så att analysen vanligtvis utförs av domän experter med hjälp av visuella analysverktyg (Andrienko et al. 2007 )............................................................................................................................ I det andra steget innehåller de erhållna viktiga platserna semantisk information (id, platsnamn) som kan användas i datautvinningsprocessen (Alvares et al. 2007a).................................................................. Det finns dock flera problem med detta tillvägagångssätt: (1) En extern databas med geografiska särdrag bör finnas tillgänglig. Men även om det är tillgängligt, algoritmen kan missa viktiga platser om databasen inte är komplett. (2) Det verkliga sammanhanget för ett stopp är inte känt. Till exempel kan en person vänta i en trafikstockning nära ett museum på väg till sitt arbete, men algoritmen för att hitta viktiga platser kan identifiera personen som att besöka museet genom att extrahera en vistelse punkt (viktig plats var en person tillbringar avsevärd tid) genom att korsa banan med museet. (3) Eftersom datan i sig kan ha många sammanhang med olika tidsintervall, kan den viktiga plats som hittats inte motsvara de semantiker som var knutna till den (statisk semantik berikning). (4) De extraherade semantikerna beskriver endast de uppgifter de är knutna till och kan inte användas för andra ändamål. Det är uppenbart att spatiotemporella data bör innehålla mer information för att hjälpa analytikern att förstå bakgrunden till uppgifterna. Eftersom fotoinsamlingsdata innehåller visuell och textbaserad information som förklarar sammanhanget för ett foto, har dessa data en ovärderlig potential för analys av de geografiska platser till vilka foton är geo-refererade, och förståelsen av händelser som händer på den plats där fotot togs. I denna uppsats ger vi en konceptuell grund för analys av händelser och platser som använder geotaggade fotosamlingar. Vi hävdar att en semantisk anrikning av spatiotemporala data bör använda ytterligare komponenter som finns tillgängliga i data och ta hänsyn till tidsaspekten. Vi definierar flera typer av semantiska spatio-temporala kluster, och diskuterar metoder för skapande och analys av dessa kluster. Relaterat arbete Många metoder föreslogs för att samla ihop spatiotemporella data. Trajektivmönster av rörliga föremål bröts i (Giannotti et al. 2007 ) genom att hitta regioner av intresse där många banor skär samman med liknande restider. För att hitta dessa platser delades det geografiska utrymmet in i rutnät och cellernas densitet beräknades. Sedan tillämpades en sekvensgruvalgoritm på dessa regioner. Palma m.fl. (2008) föreslog en klusterstrategi baserad på DBSCAN (Ester et al. 1996) algoritm för att hitta viktiga platser i banor. Det ursprungliga begreppet punkt område som används i DBSCAN ändrades för att göra det möjligt att hitta viktiga platser i en enda bana. Enligt en ny definition är de viktiga platserna platser där ett föremåls hastighet är betydligt långsammare än i andra delar av banan. Zheng m.fl. (2009a) föreslog en modell för att dra slutsatser om en användares reseupplevelse och intresset för en plats. I det första steget delades människors banor upp i stopp och rörelser. I det andra steget användes täthetsbaserad klusterbildning på stopp med hjälp av olika skalor (grannskap, stad, land), genom att bilda en trädbaserad hierarkisk graf. För varje nivå av grafen, det intressanta i platsen kunde sedan beräknas. Rumslig generalisering och aggregering av banor föreslogs i (Andrienko och Andrienko 2010). De karakteristiska punkterna (stopp) för banor upptäcktes. Därefter grupperades punkterna i kluster. Centroiderna i klustret användes för att bygga Voronoi tessellation (Okabe et al. År 2000............................................................................................................ De resulterande Voronoi cellerna användes som delning regioner av banan. Semantisk anrikning av rörelsedata (Alvares al. 2007a; Alvares et al. 2007b ) föreslog en metod för semantisk berikning av banor med hjälp av stop-and-move-modellen. Metoden kombinerar yttre geografiska egenskaper och finner skärningspunkter mellan viktiga platser. Ontologibaserad semantisk berikning föreslogs i (Baglioni et al. 2009 ) för att tolka rörliga mönster. Popescu m.fl. (2008) använde olika internetkällor som Wikipedia, Panoramio och sökmotorer för att automatiskt samla in, identifiera och kategorisera geografiska namn. En algoritm för sammanfattning av fotosamlingar med textattribut av ett foto presenterades i (Jaffe et al. 2006 )................................................................................................................. Algoritmen, baserad på ungersk metod (Kuhn 1955), utförde först hierarkisk klusterbildning av regionen med hjälp av kluster scoring som en heurist för klusterskapande. Poängen bestod av komponenter som taggskiljbarhet, fotograf-särskiljbarhet, kluster densitet, summan av bildkvaliteter. En visualiseringsmiljö föreslogs för att visualisera de representativa taggarna för varje kluster som återspeglar taggens betydelse. Det senare arbetet (Ahern et al. 2009 ) använde k-medel i stället för den ungerska klusterbildningen. Kennedy och Al. (2007) tillämpat innehåll och kontextbaserad analys för att rangordna kluster och hitta representativa bilder i ett kluster. Klustret ranking utfördes för att bedöma hur väl bilderna i ett kluster representeras av en tagg. De inkluderade aspekter som antal användare, visuell samstämmighet, klusteranslutning, variationer i datum. Därefter användes en bildanalys för att välja den bästa representativa bilden från de högt rankade klusteren. Bild organisation och en motor för att upptäcka landmärken bilder föreslogs i (Zheng et al. 2009b)................................................. En världsomspännande landmärkeslista genererades med hjälp av geotaggade bilder och artiklar från reseguider. Becker m.fl. (2009) föreslog en strategi för ensembleklustring (kombination av olika funktioner som titlar, taggar, nyckelord, beskrivning och tid för skapande av innehåll) för händelseidentifiering (konserter, musikfestivaler osv.) Använda fotosamlingar. Olika kombinationer av funktioner utvärderades där kombinationen av alla textfunktioner och taggar enbart uppnådde högsta prestanda. Detta arbete är en fortsättning på ett tidigare arbete med analys av händelsebaserade rörelsedata (Andrienko et al. 2009a ), visualisering av attraktiva områden med geotaggade bilder (Kisilevich et al. 2010a), och om semantisk berikning av besökta platser och mönsterbrytning (Kisilevich et al. 2010b).................................................... I (Andrienko et al. 2009a), fem rymd- och agent-centrerade analysuppgifter för händelser och bana-baserade data definierades: spatio-temporal aggregation av händelser, rumslig klustering av händelser, spatio-temporal kluster av händelser, flödesanalys och interaktioner i rum och tid. Förfarandet för visualisering av attraktiva områden föreslogs i (Kisilevich et al. 2010a)................................................................ Processen består av att tillämpa densitetsbaserad klusteralgoritm på fotodata och beräkna betydelsen av ett foto med hjälp av kärnans densitetsuppskattning. Viktpoängen användes sedan för två ändamål: 1) som värde för färggenerering och 2) som estimatör för bildens betydelse. Fotot med den största poängen valdes ut som ett representativt foto i ett kluster. En process i fyra steg föreslogs (Kisilevich m.fl. 2010b ) för att extrahera rörelsesekvensmönster med semantisk anrikningsprocess. I det första steget, varje foto var semantiskt kommenteras av en närmaste punkt av intresse (POI) med hjälp av en extern databas av POI. Fotona som tilldelades samma POI skapade ett semantiskt kluster med POI som representant för klustret. Om POI till exempel är en tågstation kan frågan ställas: Finns det personer som fotograferar nära en tågstation eller hur många som fotograferar i närheten av en tågstation? I det andra steget, bilder som inte var semantiskt kommenterade på grund av frånvaron av POI i grannskapet, var grupperade i regioner. De erhållna regionerna betraktades som nya okända POI-områden. I det tredje steget skapades en rörelsesekvens för varje användare med hjälp av de POI-identifierare som tilldelats hennes foton. I det fjärde steget, en sekvens gruvalgoritm tillämpades på sekvenserna för att hitta frekventa mönster. Som en följd av detta kan mönstret av typ A B tolkas så här: människor som besöker området A också besöka området B och mönster av typ A *  till B kan tolkas som: människor som besöker området A kan fortsätta till någon annan plats och från någon annan plats komma till B. Det aktuella dokumentet utvidgar de tidigare verken i flera avseenden: (1) För att återspegla vikten av tid i klusterskapande och analys, ger vi en taxonomi av möjliga typer av spatio-temporala kluster. (2) Semantikens anrikningsprocess diskuteras med avseende på tiden. (3) Vi diskuterar möjliga externa datakällor som kan underlätta utvinning av semantik. (4) De metoder som stöder semantikextraktion beskrivs. I Avsnitt 1 hävdade vi att tiden är viktig för att förstå rumsliga mönster. I detta avsnitt ger vi en taxonomi av spatio-temporala kluster och presenterar möjliga datakällor för semantik kunskap. Dessutom diskuterar vi metoder som underlättar semantisk utvinning och förståelse av spatio-temporala kluster. Vasiljev (1997) 1. Stationära (ögonblick) -klustret kallas stationär när föremålet för en fotografering inte förändras i tid. Landmärken som monument, museum, flygplats är bra kandidater att hitta i ett sådant kluster. 2. Utgångspunkten är följande: Återkommande (duration, intervall) -kluster kan dyka upp igen när den fotografiska aktiviteten i området ökar under en tidsperiod och minskar i en annan. Två typer av återkommande kluster kan förväntas: a. Regelbundna - kluster där vissa periodiska händelser äger rum. Sådana händelser lockar människor vid regelbundna perioder. Till exempel: nyårsfyrverkerier på huvudtorget i staden eller Oktoberfest i München. Irreguljära kluster där en periodisk händelse äger rum. Sådana händelser lockar människor vid oregelbundna perioder. Till exempel en konsert eller fotbollsmatch. 3. Vad är det som händer? Tillfälliga (ögonblick) -kluster där vissa händelser händer ibland, t.ex. En trafikolycka. 4. Vad är det som händer? Regelbundna rörliga händelser (strukturerad tid) -kluster som representerar samma händelse som äger rum på olika platser, t.ex. Olympiska spel (som regelbundet äger rum på olika platser) eller vetenskapliga konferenser. Detta är förmodligen den mest komplexa typen av en kluster eftersom, för varje enskild plats, det är oregelbunden eller tillfällig, och kan endast upptäckas genom inter-place jämförelser. Förutom de typer av spatio-temporala kluster, skulle vi vilja skilja mellan två typer av semantik: (1) semantik av platser och (2) semantik av användarens beteende. Semantik av platser och användare är sammankopplade och den ena kan berika den andra. Eftersom vi känner till semantiken på en plats, kan vi dra slutsatsen att användare som tar bilder på dessa platser är semantiska. Till exempel, den plats som har semantik av sport (stadion, fotboll) kommer att indikera att människor som tar bilder där som sport. Likaså, egenskaper hos en användare kan ha inverkan på analysen av händelsen, användarens beteende eller en plats. Med hjälp av personens profil kan vi tolka profilen på klustret. Till exempel, om vi vet att en person ofta tar bilder av sportevenemang och naturen, då händelser av hans bilder i ett kluster kan hjälpa oss att identifiera semantiken i ett kluster. Följande är listan över potentiella data som kan användas för att extrahera semantisk information om platser eller händelser. Den primära informationskällan är de fotoinsamlingsdata som innehåller all relevant information som koordinater, taggar och titlar. Ytterligare informationskälla är Wikipedia encyklopediska sidor och GeoNames databas. Panoramio innehåller miljontals geotaggade bilder. Den används av Google Maps och Google Earth som ett av visualiseringsskikten. Dess allmänt tillgängliga API gör det möjligt att ladda ner ett fotometadata genom att tillhandahålla en avgränsande ruta för det önskade området. Följande är den viktigaste informationen som tillhandahålls av API: foto-ID och koordinater, ägar-ID och namn, foto url och titel. En annan källa till geotaggade bilder är Flickr. Flickr har större användardatabas och dess API gör det möjligt att ta emot mer metainformation än Panoramio, t.ex. tematiska fotogrupper, kontakter (favoriter) med användare och användarinformation inklusive bostadsort (som fyllts av 13 % av användarna). Flickr API tillåter inte nedladdning av metadata genom att ange exakta gränser för området av intresse. Därför använde vi en metod som liknar Web crawling. Vi laddade ner alla fotometadata för godtyckligt utvalda ämnen och fick listan över deras kontakter samt listan över grupper som deras foton tillhör. Samma förfarande tillämpades iterativt på andra återtagna användare. Vi började samla in uppgifterna från början av juni 2009. I slutet av mars 2010 samlade vi 87 665 970 bidrag från 7449 723 användare och 394830 tematiska fotogrupper. Denna mängd data gör att vi kan analysera praktiskt taget varje plats på jorden om det tidigare besöktes av fotografer. Vi är medvetna om att användargenererade data som fotosamlingar kan innehålla felaktig rumslig och temporal information. Till exempel, 10,117 bilder inte inkluderar datum och 55.176 bilder är daterade efter 2010. Dessa bilder måste uteslutas från tidsanalysen. Det finns dock fall där det är svårt eller omöjligt att upptäcka felaktig post: justering av kameraklockan till den lokala tiden (i de flesta fall justerad manuellt av personen) eller korrekt geotaggning under uppladdningsprocessen (om kameran inte var utrustad med GPS). Men alla dessa problem är inte kritiska. Rumslig aggregering kräver inga tidsstämplar. Aggregeringsnivån i rum och tid kan vara större än positions- eller tidsreferensfel. Wikipedia databas 3 kan användas som en källa till POI-data. Denna databas är ett pågående samhällsprojekt som syftar till att tillämpa geografisk notation på artiklar som beskriver intressanta platser runt om i världen. Den databas som för närvarande finns tillgänglig innehåller 815085 poster av olika platser som städer, landmärken, monument, byggnader, torn kommenterade med koordinater och titlar. GeoNames 4, en geografisk databas innehåller över åtta miljoner geografiska namn och består av sju miljoner unika funktioner, 2,6 miljoner befolkade platser och 2,8 miljoner alternativa namn. Alla funktioner kategoriseras i en av nio funktionsklasser, och ytterligare delkategoriseras till en av 645 funktionskoder (berg, sjöar, monument). De delar av datasetet är organiserade i isA (konceptär arv) eller delAv (spatial inkludering) relationer. Denna datauppsättning är fritt tillgänglig för nedladdning eller tillgänglig via webbtjänster.  I detta avsnitt beskriver vi sex huvudmetoder för semantisk berikning. I tabell 1 sammanfattas kortfattat de föreslagna metoderna. Gruppering av bilderna i sammanhang med textinformation (titel, taggar) Innehållsbaserad analys Gruppering av bilderna i sammanhang med hjälp av visuell likhet Analys av händelser (tidsserier) Temporala egenskaper i klustret. Händelsernas frekvens POI-databas och enhetsrelationer Hämta fotoämnen (natur, landmärken) och koncepthierarkier Användarprofilering Profilering av användare i ett kluster med hjälp av fotosemantik Klusterbildning kan fungera som ett primärt verktyg för att organisera insamlingen av bilder i grupper. Bland de möjliga metoder som används för rumslig klusterbildning är: rutnätsbaserad (Girardin et al. 2008a), densitet baserad (Adrienko et al. 2009a; Kisilevitj et al. 2010a) och hierarkisk klusterbildning (Zheng et al. 2009a)............................................................... Clustering baserad på rutnät är data oberoende och tar inte hänsyn till fördelningen av punkter. Antalet celler bör vara känt i förväg och många försök och fel krävs för att hitta lämpligt antal och storlek på cellerna. Densitetsbaserad klusterbildning baseras på grannskapets densitet (min poäng) och minsta avstånd mellan punkter med (vanligtvis Euclidean) avståndsfunktion. Metoden producerar ett godtyckligt antal kluster baserat på de valda parametrarna. I allmänhet kan variationer i densitetsbaserad klusterbildning tillämpas när tidskomponenten beaktas (Andrienko och Andrienko 2009b). Till exempel, den spatio-temporala kluster kommer att bildas om det finns mer än 5 personer som tog bilder inom intervallet 1 timme och avståndet mellan dem är inte mer än 100 meter. Ett sådant tillvägagångssätt skulle skapa händelsecentrerade temporalkluster. Hierarkisk klusterbildning kan användas för att bilda kluster på olika nivåer. Kluster på varje nivå kan analyseras separat och olika semantik kan appliceras på olika skalor. Till exempel, taggen som identifierar namnet på en stad kan tilldelas kluster på stadsskalan, medan taggar som identifierar namn på stadsdelar kommer att tilldelas kluster på grannskapsskalan. Rumsliga kluster kan produceras genom att begränsa data med tidsgränser. På detta sätt kommer endast data som faller i tidsintervall att samlas medan klusteralgoritmen kommer att samla poäng utan att ta tidsaspekten explicit. Textanalys av titlar och taggar kan användas för att hitta händelser som händer i ett kluster eller i olika delar av världen samtidigt eller vid olika tidpunkter. För detta kan de representativa taggarna och titlarna erhållas för flera kluster och matchas för likhet. Exempel på sådana evenemang är nyårsfirande som äger rum samtidigt i olika delar av landet eller världen. På global nivå bör skillnader i tidszoner beaktas genom att varje region grupperas separat med justerade tidsintervall. Likhet mellan bilder i ett kluster kan underlätta att hitta olika sammanhang. Till exempel kan ett foto inte ha titel och taggar, eller dess titel är meningslös för analys (skrivs på ett språk som inte är känt för analytikern eller inte representerar någon händelse eller plats). Den visuella likheten finns fortfarande mellan andra bilder i ett kluster. Således, om vi vet att ett foto är visuellt liknar ett närliggande foto, då dessa två bilder kan grupperas tillsammans. Vid behov kan det representativa fotot sedan hittas. Innehållsbaserad analys kan också avslöja heterogeniteten i klustret. Om folk tar foton av en enda punkt av intresse, då stor mängd bilder kommer att likna varandra.
Referens REF introducerar flera metoder, till exempel rumsliga och spatio-temporala kluster, textanalys från titel och taggar, och innehållsbaserad analys, för att analysera händelser och platser från geotaggade fotosamlingar.
Towards acquisition of semantics of places and events by multi-perspective analysis of geotagged photo collections
{'venue': 'Lecture Notes in Geoinformation and Cartography', 'journal': 'Lecture Notes in Geoinformation and Cartography', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}