5 research outputs found

    Orometric methods in bounded metric data

    Get PDF
    A large amount of data accommodated in knowledge graphs (KG) is metric. For example, the Wikidata KG contains a plenitude of metric facts about geographic entities like cities or celestial objects. In this paper, we propose a novel approach that transfers orometric (topographic) measures to bounded metric spaces. While these methods were originally designed to identify relevant mountain peaks on the surface of the earth, we demonstrate a notion to use them for metric data sets in general. Notably, metric sets of items enclosed in knowledge graphs. Based on this we present a method for identifying outstanding items using the transferred valuations functions isolation and prominence. Building up on this we imagine an item recommendation process. To demonstrate the relevance of the valuations for such processes, we evaluate the usefulness of isolation and prominence empirically in a machine learning setting. In particular, we find structurally relevant items in the geographic population distributions of Germany and France. © 2020, The Author(s)

    TOPOGRAPHICAL PROMINENCE OF THE PEAKS FROM FĂGĂRAȘ MOUNTAINS (ROMANIA) WITH RELEVANCE TO THE MOUNTAIN ACTIVITIES. METHODOLOGICAL AND PRACTICAL ASPECTS

    Get PDF
    The peaks of the mountains have aroused the interest of people since ancient times. The route to get there, the difficulty of climbing, the view that was visible to the eyes there were challenges for everyone. And these turmoils, generated, over time, a special activity that targeted the mountain tops, mountaineering. From the moment Mont Blanc was conquered (Balmat, Paccard, 1786), then Everest (Hillary, Tenzing, 1953), mountain lovers are constantly looking to reach the peaks, to get drunk with ephemeral success, and become conquerors of useless (Terray, 1961). But the peaks, in addition to being bastions that need to be attacked, are also distinguished by geomorphometric approaches, and one of these approaches is the prominence, a parameter that represents the level difference by which a peak jumps over its base from the surrounding regions. Therefore, the higher this jump, the more important the tip is for mountaineers, and the more it should be included in the list. In this context, this paper aims to analyze and establish the prominence of the peaks of the most coveted mountain massif in the Romanian Carpathians, namely Făgăraș Mountains, highlighting a practical side of the problem, materialized by the methodological approach included in the research. REZUMAT. Proeminența topografică a vârfurilor din Munții Făgărașului (România), cu relevanță pentru activitățile agrementale montane. Aspecte practice și metodologice. Vârfurile munților au stârnit interesul oamenilor din cele mai vechi timpuri. Drumul până acolo, dificultatea de a urca, priveliștea care se dezvăluia ochilor de acolo, erau provocări pentru oricine. Și aceste frământări, au generat, peste timp, o activitate aparte care viza vârfurile munților, muntenăria. Din momentul în care a fost cucerit Mont Blancul (Balmat, Paccard, 1786), apoi Everestul (Hillary, Tenzing, 1953), iubitorii muntelui își doresc neîncetat să ajungă pe vârfuri, pentru a se îmbăta cu un succes efemer și a deveni cuceritori ai inutilului (Lionel Terray, 1961). Dar vârfurile, pe lângă faptul că sunt bastioane care trebuie asaltate, se disting și prin abordări geomorfometrice, iar una dintre aceste abordări este proeminența, parametru care reprezintă diferența de nivel prin care un vârf saltă peste baza sa față de regiunile înconjurătoare. Prin urmare, cu cât acest salt este mai mare, cu atât vârful este mai important pentru muntenari și cu atât mai mult trebuie inclus în palmares. În acest context, lucrarea de față își propune să analizeze și să stabilească proeminența vârfurilor din cel mai râvnit masiv montan din Carpații Românești, respectiv Munții Făgărașului, scoțând în evidență și o latură practică a problemei, materializată prin demersul metodologic inclus în cercetare. Cuvinte-cheie: proeminență montană, înșeuare-cheie, dominanță orometrică, turism montan

    THE PROMINENCE OF THE PEAKS FROM RODNEI MOUNTAINS (ROMANIA) WITH RELEVANCE FOR MOUNTAINEERING. METHODOLOGICAL AND PRACTICAL ASPECTS

    Get PDF
    In recent years, mountain leisure activities in Romania recorded spectacular growth, due to several factors, such as: technical progress in the field of mountain equipment, increased leisure and circulation of information on the internet or in the media. If in the past, mountain tourism activities belonging, to a certain extent, of niche tourism, today they fall into mass tourism and one of the criteria that attract the mountaineers to mountain areas is altitude and prominence of the peaks. The higher the altitude, the more attractive and competitive the respectively peak. The prominence is a parameter that refers to the gap between top and base of the peak, marked by neighboring saddles called key-saddles or key-col. According UIAA, minimal prominence for a mountain/hill structure to be considered peak with relevance for sports activities is 30 m (a rope length). Between altitude and prominence of the peak is not necessarily a relation, therefore, often, more important is the last one, who actually, identifying the peak. Therefore, in this study it approached Rodnei Mountains area, which was manually calculated the prominence of the peaks from main ridge, in order to underline the importance of this sector for various leisure activities. REZUMAT. Proeminența vârfurilor din Munții Rodnei, cu relevanță pentru muntenărie. Aspecte metodologice și practice. În ultimii ani, agrementul montan din România a înregistrat creșteri spectaculoase datorită mai multor factori, cum ar fi: progresul tehnic din domeniul echipamentului montan, creșterea veniturilor, creșterea timpului liber și circulația informației pe internet sau în mass media. Dacă în trecut, activitățile turistice montane aparțineau, într-o anumită măsură, turismului de nișă, astăzi acestea se încadrează în turismul de masă, iar unul dintre criteriile care atrag muntenarii spre arealele montane este altitudinea și proeminența vârfurilor. Cu cât este mai mare altitudinea, cu atât este mai atractiv și mai competitiv vârful respectiv. Proeminența este un parametru care se referă la diferența de nivel dintre creștetul vârfului și baza sa, marcată de înșeuările limitrofe, numite înșeuări-cheie. Conform UIAA, proeminența minimă, pentru ca o structură montană să fie considerată vârf cu relevanță pentru activități sportive este 30 m (o lungime de coardă). Între altitudinea și proeminența vârfului nu este, neapărat, o legătură, de aceea, de multe ori, este mai importantă aceasta din urmă, care individualizează, de fapt, vârful. Prin urmare, în studiul de față s-a abordat arealul Munților Rodnei, pentru care s-a calculat manual proeminența vârfurilor de pe culmea principală, cu scopul de a sublinia importanța acestui sector pentru diferitele activități agrementale. Cuvinte cheie: turism montan, agrement montan, înșeuare-cheie, nivel de bază, vârf independent, vârf părinte, dominanță orometric

    AVATAR - Machine Learning Pipeline Evaluation Using Surrogate Model

    Get PDF
    © 2020, The Author(s). The evaluation of machine learning (ML) pipelines is essential during automatic ML pipeline composition and optimisation. The previous methods such as Bayesian-based and genetic-based optimisation, which are implemented in Auto-Weka, Auto-sklearn and TPOT, evaluate pipelines by executing them. Therefore, the pipeline composition and optimisation of these methods requires a tremendous amount of time that prevents them from exploring complex pipelines to find better predictive models. To further explore this research challenge, we have conducted experiments showing that many of the generated pipelines are invalid, and it is unnecessary to execute them to find out whether they are good pipelines. To address this issue, we propose a novel method to evaluate the validity of ML pipelines using a surrogate model (AVATAR). The AVATAR enables to accelerate automatic ML pipeline composition and optimisation by quickly ignoring invalid pipelines. Our experiments show that the AVATAR is more efficient in evaluating complex pipelines in comparison with the traditional evaluation approaches requiring their execution
    corecore