ДОСЛІДЖЕННЯ ПІДХОДІВ ДО ОБРОБКИ ТА ФАКТОРИЗАЦІЇ ДАНИХ У ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
DOI:
https://doi.org/10.30857/2786-5371.2026.1.5Ключові слова:
алгебраїчна факторизація даних, геоінформаційні системи, просторово-часові дані, системний аналіз, матрична факторизація, порівняльний аналізАнотація
Мета. Проведення порівняльного аналізу існуючих підходів до обробки геопросторових даних у геоінформаційних системах та визначення можливостей застосування алгебраїчної факторизації для аналізу багатовимірних екологічних даних.
Методика. Виконано систематизацію та порівняльний аналіз підходів до обробки геопросторових даних, зокрема методів розподілених обчислень, геометричного моделювання, матричної факторизації, багатовимірного статистичного аналізу, просторово-часових графових нейронних мереж і підходів до інтеграції даних з різних джерел. Оцінювання здійснювалось за критеріями: тип даних, наявність просторової складової, врахування часових залежностей, застосування алгебраїчної факторизації, інтеграція з ГІС, масштабованість, інтерпретованість результатів, обчислювальна складність і придатність до екологічних задач. Розглянуто чотири групи підходів: інфраструктурні та теоретичні методи, методи алгебраїчної факторизації, статистичні методи та інтелектуальні алгоритми, що дозволило оцінити їх ефективність для обробки просторових, просторово-часових і багатовимірних геопросторових даних.
Результати. Встановлено, що нейромережеві моделі забезпечують ефективне врахування складних просторово-часових залежностей, однак характеризуються високою обчислювальною складністю та низькою інтерпретованістю. Показано, що існуючі підходи не забезпечують універсального поєднання методів алгебраїчної факторизації, просторово-часового моделювання та специфіки екологічних геопросторових даних.
Наукова новизна. Систематизовано сучасні підходи до обробки геопросторових даних з позиції застосування алгебраїчної факторизації та визначено невирішені аспекти її інтеграції в екологічні геоінформаційні системи. Обґрунтовано доцільність розробки методів факторизації для багатовимірних даних з урахуванням просторово-часових залежностей.
Практична значимість. Результати можуть бути використані для створення нових методів алгебраїчної факторизації в екологічних геоінформаційних системах, зокрема моніторингу довкілля, підтримки прийняття рішень та аналізу багатовимірних геопросторових даних.
Ключові слова: алгебраїчна факторизація даних; геоінформаційні системи; просторово-часові дані; системний аналіз; матрична факторизація; порівняльний аналіз.
Завантаження
Посилання
Hawick K. A., Coddington P. D., James H. A. Distributed frameworks and parallel algorithms for processing large-scale geographic data. Parallel Computing. 2003. Vol. 29, No. 10. P. 1297–1333.
Frank A. U. Practical geometry-mathematics for geographic information systems. Script for GIS Theory course at TU Wien. Vienna: TU Wien, 2007.
Lian D., Zhao C., Xie X., Sun G., Chen E., Rui Y. GeoMF: joint geographical modeling and matrix factorization for point-of-interest recommendation. Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 2014. P. 831–840.
Li X., Cong G., Li X. L., Pham T. A. N., Krishnaswamy S. Rank-GeoFM: a ranking based geographical factorization method for point of interest recommendation. Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. New York: ACM, 2015. P. 433–442.
Rahmani H. A., Aliannejadi M., Ahmadian S., Baratchi M., Afsharchi M., Crestani F. LGLMF: local geographical based logistic matrix factorization model for POI recommendation. Asia Information Retrieval Symposium. Cham: Springer, 2019. P. 66–78.
Rahmani H. A., Aliannejadi M., Baratchi M., Crestani F. Joint geographical and temporal modeling based on matrix factorization for point-of-interest recommendation. European Conference on Information Retrieval. Cham: Springer, 2020. P. 205–219.
Huang K., Luo X., Zheng Z. Application of a combined approach including contamination indexes, geographic information system and multivariate statistical models in levels, distribution and sources study of metals in soils in Northern China. PLoS ONE. 2018. Vol. 13, No. 2. Article e0190906.
Titeux N., Dufrêne M., Jacob J. P., Paquay M., Defourny P. Multivariate analysis of a fine-scale breeding bird atlas using a geographical information system and partial canonical correspondence analysis: environmental and spatial effects. Journal of Biogeography. 2004. Vol. 31, No. 11. P. 1841–1856.
Wang P., Zhang T., Zheng Y., Hu T. A multi-view bidirectional spatiotemporal graph network for urban traffic flow imputation. International Journal of Geographical Information Science. 2022. Vol. 36, No. 6. P. 1231–1257.
Wu H., Li Y., Lin A., Fan H., Fan K., Xie J., Luo W. A review of crowdsourced geographic information for land-use and land-cover mapping: current progress and challenges. International Journal of Geographical Information Science. 2024. Vol. 38, No. 11. P. 2183–2215.
Han M. Tourism geographic information visualization and recommendation system integrating multi-source data with intelligent algorithms. 2025 2nd International Conference on Software, Systems and Information Technology (SSITCON). IEEE, 2025. P. 1–5.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Антоніна ВОЛІВАЧ, Ростислав ВЛАСОВ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
