机译:基于本体的基于本体框架,用于使用Twitter提取时空逐时流感数据
Bowling Green State Univ Sch Earth Environm &
Soc Bowling Green OH 43403 USA;
Bowling Green State Univ Sch Earth Environm &
Soc Bowling Green OH 43403 USA;
Tweet influenza; social media; geospatial analytics; data mining; web mapping;
机译:从出租车轨迹数据中提取活动模式:使用时空聚类,贝叶斯概率和蒙特卡罗模拟的双层框架
机译:基于本体的时空线性参考道路事件数据管理方法
机译:在Twitter中发现与领域相关的时空模式的发展框架
机译:使用Twitter流数据进行实时流感的疾病检测和预测
机译:了解具有地理标签和非地理标签内容的Twitter数据的时空特性:两个以flu和Ted(电影)为主题的案例研究
机译:Aber-OWL:生物学中基于本体的数据访问的框架
机译:在Twitter中发现不断演变的领域相关时空模式的框架
机译:用于从表中提取链接语义数据的域独立框架。