Toponym Disambiguation in Information Retrieval

In recent years, geography has acquired a great importance in the context of Information Retrieval (IR) and, in general, of the automated processing of information in text. Mobile devices that are able to surf the web and at the same time inform about their position are now a common reality, together with applications that can exploit this data to provide users with locally customised information, such as directions or advertisements. Therefore, it is important to deal properly with the geographic information that is included in electronic texts. The majority of such kind of information is contained as place names, or toponyms. Toponym ambiguity represents an important issue in Geographical Information Retrieval (GIR), due to the fact that queries are geographically constrained. There has been a struggle to nd speci c geographical IR methods that actually outperform traditional IR techniques. Toponym ambiguity may constitute a relevant factor in the inability of current GIR systems to take advantage from geographical knowledge. Recently, some Ph.D. theses have dealt with Toponym Disambiguation (TD) from di erent perspectives, from the development of resources for the evaluation of Toponym Disambiguation (Leidner (2007)) to the use of TD to improve geographical scope resolution (Andogah (2010)). The Ph.D. thesis presented here introduces a TD method based on WordNet and carries out a detailed study of the relationship of Toponym Disambiguation to some IR applications, such as GIR, Question Answering (QA) and Web retrieval. The work presented in this thesis starts with an introduction to the applications in which TD may result useful, together with an analysis of the ambiguity of toponyms in news collections. It could not be possible to study the ambiguity of toponyms without studying the resources that are used as placename repositories; these resources are the equivalent to language dictionaries, which provide the di erent meanings of a given word.Buscaldi, D. (2010). Toponym Disambiguation in Information Retrieval [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8912Palanci

Spatial diversity, do users appreciate it?

Spatial diversity is a relatively new branch of research in the context of spatial information retrieval. It tries to answer user's query with results that are not only relevant but also spatially diversified so that they are from many different locations. Although the assumption that spatially diversified results may meet users' needs better seems reasonable, there has been little hard evidence in the literature indicating so. In this paper, we will show our follow-up work on the novel approach to investigating user preference on spatial diversity by using Amazon Mechanical Turk

Geografische Empfehlungssysteme

Mobile Geräte werden immer häufiger mit Sensoren zur Bestimmung der eigenen Position ausgestattet, zum Beispiel mit GPS. Mit Hilfe der Ortsinformationen dieser Sensoren können beispielsweise moderne Bildmanagementanwendungen digitale Fotos automatisch nach geografischen Regionen gruppieren oder passende Schlagworte generieren. Dies führt unter anderem zu einer besseren Suchbarkeit dieser digitalen Daten. Grundsätzlich geben Ortsinformationen in digitalen Fotos nicht nur Hinweise auf das Foto selbst, sondern machen auch sichtbar, welche geografischen Entscheidungen der Fotograf bei deren Erstellung getroffen hat. Diese Arbeit nutzt diese Entscheidungen für die Berechnung von weiteren Empfehlungen für den Nutzer, beispielsweise einer Bildmanagementanwendung. Ein konkreter Anwendungsfall lautet folgendermaßen: Einem Nutzer sollen für eine frei wählbare geographische Region (z.B. einer Stadt), mehrere Bilder empfohlen werden, die zum einen typisch für diese Region sind, zum anderen aber auch für ihn persönlich interessant sein könnten. Um diese geografischen Mehr-Objekt-Empfehlungen zu berechnen, wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, der zunächst die Ortsinformationen aller Nutzer zu einem geografischen Modell bündelt. Auf Grundlage dieser prototypischen Konzeptualisierung von einzelnen Regionen, können dann typische Bilder empfohlen werden. Weiterhin werden diese geografischen Modelle in einem zweiten Schritt für die zusätzliche Gewichtung der einzelnen geografischen Entscheidungen der Nutzer verwendet, um über den Ansatz eines kollaborativen Filters zu einer persönlichen Empfehlung zu gelangen. Dazu wurden mehrere Verfahren entwickelt und miteinander verglichen. Diese Arbeit ist im Rahmen des europäischen Projektes Tripod entstanden, für das der entwickelte geografische Empfehlungsalgorithmus als Softwaremodul prototypisch implementiert wurde. Damit wurden die Empfehlungen mit Hilfe von georeferenzierten Bildern evaluiert, die auf den Online-Galerien Panoramio.com und Flickr.de veröffentlicht wurden. Durch die Auswertung der geografischen Informationen und der daraus berechneten Ortsmodelle, ließen sich deutlich präzisere Empfehlungen vorschlagen, als mit anderen bekannten Empfehlungsverfahren