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Modelling of personalised landmarks
Nuhn, Eva
Augsburg (Deutschland)
Selbstverlag
2020, 224 S., Abb., Tab., Lit.
Sprache: Englisch
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[Quelle: http://d-nb.info]
Zahlreiche Studien behaupten, dass persönliche Dimensionen - wie persönliches Interesse oder vorheriges räumliches Wissen - die Identifikation von Landmarken für Fußgänger beeinflussen. Wir gehen davon aus, dass der größte Aufwand zur Identifikation personalisierter Landmarken bei der Erhebung personenbezogener Daten entsteht. Deshalb muss sichergestellt werden, dass der Aufwand für die Datenerhebung im Vergleich zu den Vorteilen, welche die Bereitstellung personalisierter Landmarken mit sich bringt, gerechtfertigt ist. In dieser Arbeit ermitteln wir, welche persönlichen Dimensionen eine Rolle bei der Identifikation personalisierter Landmarken spielen und konzentrieren uns auf vorheriges räumliches Wissen und persönliche Interessen. Auf Basis der Dimensionen personalisieren wir bestehende mathematische Modelle. Aus der Fülle möglicher Modelle beschränken wir unsere Untersuchungen auf vier ausgewählte: das gewichtete Summenmodell, das gewichtete Produktmodell, ein Entscheidungsflussdiagramm und ein Entscheidungsbaummodell. Wir trainieren und implementieren die personalisierten Modelle und verwenden sie, um die von den Teilnehmern einer Studie ausgewählten Landmarken zu identifizieren. Die Ergebnisse der Modelle werden mit statistischen Methoden ausgewertet und verglichen. Des Weiteren trainieren wir konventionelle, nicht personalisierte Modelle und verwenden sie ebenfalls zur Identifikation der von Teilnehmern ausgewählten Landmarken. Wir vergleichen die Ergebnisse beider Modelle, personalisiert und konventionell, um festzustellen, ob die Personalisierung Vorteile bietet. Der Vergleich zeigt, dass obwohl die personalisierten Modelle sensitiv auf persönliche Dimensionen reagieren, ein personalisiertes Modell nicht signifikant mehr von den Studienteilnehmern ausgewählte Landmarken als ein konventionelles Modell identifiziert. Dies bedeutet, dass der Aufwand für die Erhebung personalisierter Daten vermutlich nicht gerechtfertigt ist. Daher ist es höchstwahrscheinlich ausreichend, sich auf vorhandene konventionelle, nicht personalisierte Modelle und auf deren Verwendung in Wegfindungsanwendungen für Fußgänger zu konzentrieren.
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Möglichkeiten zur Vernetzung und Steuerung geodätischer Sensoren
VDVmagazin, 2022
Winkler, Uwe; Berbig, Jörg; Schwarz, Heribert
Automatisierte Auswertung von Luftbilddaten zur Abschätzung von Versiegelungsflächen in Leipzig (kostenlos)
Gis Business, 2022
Reitz, Thorsten
Datenräume und ihr Mehrwert für Geodateninfrastrukturen (kostenlos)
Gis Business, 2022
Harnischmacher, Stefan
Relief aus Menschenhand. Eine Übersicht zur Anthropogeomorphologie
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Naumann, Lion Lukas; Nadler, Michael
GIS-basierte multidimensionale Verfahren zur optimalen Baulandentwicklung im Städtebau - anhand des Beispiels des innerstädtischen Projekts Holsten-Areal in Hamburg (kostenlos)
Raumforschung und Raumordnung = Spatial research and planning, 2022
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