I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1 ,   p p .   2 5 8 6 ~ 2 5 9 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ijece . v 1 1 i 3 . p p 2 5 8 6 - 2 5 9 4          2586       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   G eo g ra phica l que ries ref o rm ula tion usin g  a pa ra llel  a ss o cia tion  rules g enerato r  to  build spa tial  taxo no mies       O m a r  E l Mi da o ui 1 ,   B t iha l   E l   G ha li 2 ,   Abderra him   E l Q a di 3 ,   M o ula y   Driss   Ra hm a ni 4   1 ,4 LRIT   As so c iate d   U n it   t o   t h e   C NRST - URA C  n °2 9 ,   F a c u lt y   o f  S c ien c e s,  M o h a m m e d   V Un i v e rsit y   in   R a b a t,   M o r o c c o   1, 2 S m a rti LAB,   Eco le M a ro c a in e   d e s S c ien c e s d e   l’In g é n ieu r  d e   Ra b a t,   M o r o c c o   3 Hig h   S c h o o l  o f  Tec h n o l o g y   i n   S a le,  LCS ,   F a c u l ty   o f  S c ien c e ,   M o h a m m e d   V Un iv e rsity   in   Ra b a t ,   M o ro c c o       A rt icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 5 ,   2 0 2 0   R ev is ed   Oct   1 2 ,   2 0 2 0   Acc ep ted   J an   13 ,   2 0 2 1       G e o g ra p h ica l  q u e ries   n e e d   a   sp e c ial  p ro c e ss   o f  re fo rm u latio n   b y   in fo rm a ti o n   re tri e v a l  sy ste m s  (IRS )  d u e   to   th e ir  sp e c ifi c it ies   a n d   h iera rc h ica l  stru c tu re .   Th is  fa c t  is  ig n o re d   b y   m o st o f  w e b   se a rc h   e n g in e s.  I n   t h is  p a p e r,   we   p ro p o se   a n   a u to m a ti c   a p p r o a c h   fo r  b u il d in g   a   sp a ti a l  tax o n o m y ,   t h a t  m o d e ls’  th e   n o ti o n   o f  a d jac e n c y   t h a t   will   b e   u se d   in   t h e   re fo rm u lati o n   o f  th e   sp a ti a l  p a rt   o f  a   g e o g ra p h ica l  q u e ry .   Th is  a p p ro a c h   e x p l o it s  t h e   d o c u m e n ts  th a t   a re   in   to p   o f  th e   re tri e v e d   li st  w h e n   su b m it t in g   a   sp a ti a l  e n ti t y ,   wh ich   is  c o m p o se d   o f  a   sp a ti a l  re latio n   a n d   a   n o u n   o f   a   c it y .   Th e n ,   a   tran sa c ti o n a l  d a ta b a se   is   c o n stru c ted ,   c o n sid e ri n g   e a c h   d o c u m e n t   e x trac ted   a s  a   tran s a c ti o n   t h a t  c o n tain s   th e   n o u n s   o f   th e   c it ies   s h a rin g   t h e   c o u n tr y   o f  t h e   su b m it t e d   q u e ry ’s  c it y .   Th e   a l g o r it h m   fre q u e n t  p a t tern   g ro wt h   ( F P - g r o wth )   is   a p p l ied   t o   th is  d a tab a se   in   h is p a ra ll e l   v e rsio n   ( p a ra ll e l  F P - g ro wt h :  P F P )  i n   o r d e r  to   g e n e ra te  a ss o c iatio n   ru les ,   th a t  will   f o r m   th e   c o u n try ’s  tax o n o m y   in   a   Big   Da ta   c o n tex t.   E x p e rime n ts   h a s  b e e n   c o n d u c ted   o n   S p a rk   a n d   th e ir   re su lt s  s h o w   th a t  q u e ry   re fo rm u latio n   u sin g   th e   tax o n o m y   c o n stru c ted   b a se d   o n   o u r   p ro p o se d   a p p ro a c h   imp ro v e s th e   p re c isio n   a n d   t h e   e ffe c ti v e n e ss   o f  th e   IRS .   K ey w o r d s :   B ig   d ata   Geo g r ap h ical  q u er y   I n f o r m atio n   r etr ie v al    Ma ch in e  lear n in g     Par allel  FP - g r o wth   alg o r ith m     R ef o r m u latio n   Sp atial  en tity   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Om ar   E l M id ao u i   L R I T   Ass o ciate d   Un it to   th e  C NR ST - UR A C   n °2 9   Facu lty   o f   Scien ce s ,   Mo h am m ed   V  Un iv er s ity   in   R ab at   R ab at,   Mo r o cc o   E m ail:  o m ar elm id ao u i@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Mo s t  h u m an   ac tiv ities   ar e  well  lo ca ted   in   th e  g e o g r a p h ical  a r ea .   T h u s ,   it  is   n o t  s u r p r is in g   th at  a  b ig   am o u n t  o f   web   d o c u m en ts   c o n tain   g e o g r a p h ical  r ef e r en ce s .   A  s tu d y   th at  was  d o n e  o n   th e  E x cite  s ea r ch   en g in e  s h o ws  th at  b etwe en   ev er y   f iv e  q u er ies  th er e  is   o n e  q u er y   wh ich   h a v e  a  g eo g r ap h ical  co n tex t  [ 1 ] .   W eb   u s er s   s ea r ch in g   f o r   in f o r m ati o n   th at  ar e   s p atially   lo ca ted   o f ten   r e q u ir e  in f o r m at io n ,   th a t  ar e  g eo g r ap h ically   s p ec if ic,   s u ch   as   g eo g r ap h ic  ter m s   in   W eb   p a g es  an d   u s er   q u er ies  o r   ev e n   u s er   lo ca tio n   [ 2 ] .   Ho wev er ,   r etr iev al  s y s tem s   cu r r en tly   h av e  lim ited   s u p p o r t  t o   o p er at io n alize   a  u s er ’ s   g eo s p atial  q u er ies.  Geo g r a p h ic   in f o r m atio n   d ea ls   w ith   p h y s ic al  o b jects  th at  ar e   in   s o m e   ca s es  h ar d   to   e x p r ess   with   wo r d s   an d   th at   co n tain   m o s t  o f   th e   tim e  am b ig u o u s   ter m s .   T h ese  ar g u m en ts   p r o v e  th e  f ac t   th at  it  will  b e   v er y   u s ef u l  f o r   s ea r ch   en g in es  to   tak e  i n to   ac co u n t  t h e  s p atial  s co p e  o f   g eo g r ap h i ca l  q u er ies.   T h e  cu r r e n t  s ea r c h   en g in es  g en er ally   h an d le  q u er ies  b y   a d o p tin g   a   k ey wo r d   m atch in g   ap p r o ac h   with o u t  i n f er r in g   t h e  g e o g r a p h ical  s co p e   o f   th e   s p atial  ter m s .   Mo r e o v er ,   th e   h ier ar ch ical  s tr u ct u r e  t h at  f o r m   th e   g eo g r ap h ical  co n tex t  a n d   th e   p e r s o n alize d   r elatio n s h ip s   b etwe en   g eo g r a p h ical  o b jects  ar e  also   ig n o r e d   b y   m o s t  o f   th e  s ea r ch   en g in es,  wh ich   p r o v id es   ac ce s s   to   a  v er y   lar g e  n u m b e r   o f   h eter o g en eo u s   an d   d is tr ib u ted   r eso u r ce s   o f   in f o r m atio n .   T h u s ,   wh en   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8       Geo g r a p h ica l  q u eries   r efo r mu la tio n   u s in g   a   p a r a llel a s s o cia tio n   r u les g en era to r   …  ( Oma r   E l Mid a o u i )   2587   n am e  o f   a   p lace   is   ty p e d   in t o   a  ty p ical  s ea r c h   e n g in e   ass o ciate d   with   a   s p atial  p r ep o s itio n   ( e. g .   “n ea r ”) ,   web   p ag es  th at   in clu d e   th at  n am e   in   th e   tex t  will  b e  r etr ie v ed ,   i n s tead   o f   p lace s   th at   ar e   clo s e  to   t h at  s p ec if ied   p lace   an d   th at  r ep r esen t th e   in t en t o f   th e  u s er .     I n   o r d e r   to   d o   a  s p atial  an aly s is   o f   tex t,  th e  f ir s t  s tep   i s   th e  an n o tatio n   o f   s p atial  n am e d   en titi es.  Sev er al  tech n iq u es  h av e  p r o v ed   th eir   ab ilit y   f o r   ca r r y i n g   o u t  th is   an n o tatio n ,   s u ch   as  th e   wo r k s   o f   [ 3 ,  4 ]   th at   h as  elab o r ated   th is   task   u s in g   ex ter n al  r eso u r ce s   n a m ed   “ g a ze tteer s ”.   A s   d ef in ed   in   th e  lit er atu r e,   a   g az ettee r   is   a  d ictio n ar y   o r   g e o g r a p h ic  d ir ec to r y   wh o s e  in p u ts   ar e  n am es o f   p lace s .   E ac h   en tr y   in   t h is   d ictio n ar y   m a y   b e   ass o ciate d   with   in f o r m atio n   s u ch   as  b elo n g in g   to   o n e  o r   m o r e  ad m i n is tr ativ e  s tr u ctu r e s   ( to wn ,   r eg io n   an d   co u n tr y ) ,   Ph y s ical   ch ar ac ter is tic  ( m o u n tain ,   r iv er   a n d   r o ad ) ,   with   its   s tatis tical   d ata  an d   g eo m etr ic   r ep r esen tatio n   ex p r ess ed   in   a  g eo g r a p h ic  r ef e r en tial.   Oth er   wo r k s   p r o p o s es  th e  ca te g o r izatio n   o f   th ese  s p atial  n am ed   en titi es  af ter   id en tific atio n .   Su ch   as,  B o u am o r   th at  ex p lo its   a  d o cu m en t  s tr u ctu r e  [ 5 ]   ex tr ac te d   f r o m   th e  co lla b o r ativ e  e n cy clo p ed ia  “Wi k ip ed ia”.   T h e  id en tific atio n   o f   n am e d   e n titi es  is   d o n e  u s in g   th e  titl e  an d   th eir   ca teg o r izatio n   is   b ase d   o n   th e  a n aly s is   o f   th e  f ir s t  s en ten ce   o f   t h e  d escr i p tio n   p a r t  o r   th e   ca teg o r y   p ar t   at  th e  e n d   o f   th e  ar ticle.   B u s ca ld i  an d   R o s s o   h as  also   p r o p o s ed   a  tech n iq u e  f o r   s p atial  n am ed   en titi es c ateg o r i za tio n   u s in g   th e  t h esau r u s   Geo - W o r d Net  [ 6 ] .   I n   th e  o th er   h an d ,   s o m e  a p p r o ac h es  aim   m o r e  p ar ticu lar l y   to   th e   d is am b ig u atio n   o f   r ec o g n ized   p lace s   n am es  [ 7 ] .   T h e  am b ig u ity   ca n   b e  u n d er s to o d   as  a  wo r d   o r   a  p h r ase  th at  h as  m an y   m ea n in g s   [ 8 ] .   I n   th is   ca s e,   two   ty p es  o f   am b ig u ities   ar e  to   tr ea t  [ 9 ] :  A   g eo /n o n - g eo   am b ig u ity   is   wh en   t h e   en tity   h as  a  n o n - g eo g r a p h ical  m ea n in g   l ik e  th e  ter m   “T u r k e y ”,   an d   a  g e o /g eo   am b ig u ity   th at  o cc u r s   wh en   th e  n am e d   en tity   r ef er s   to   two   d if f er en t  p lace s   as R ab at  in   Ma lta  an d   R ab at  in   Mo r o cc o .   A  h y b r id   ap p r o ac h   is   p r o p o s e d   in   [ 1 0 ]   wh ich ,   f ir s t  lan d m a r k   n am es  o f   p lace s   b u t  also   s ea r ch es  f o r   th ese  ter m s   in   o n to l o g ical  r eso u r ce s   to   i d en tify   r elate d   ter m s ,   p o ten tially   g eo g r ap h ic .   Do m ain - Sp ec if ic  tax o n o m ies  [ 1 1 ]   ar e  also   p lay i n g   an   im p o r tan t  r o le  in   m a n y   ap p licatio n s   f o r   im p r o v in g   s ea r ch   r esu lts   [ 1 2 ]   o r   h elp in g   with   q u e r y   r ef o r m u lat io n   [ 1 3 ,   1 4 ] .   Mo r e  r ec en tl y ,   d i f f er en t  ex ter n al  r eso u r ce s   h av e  b ee n   also   cr ea ted   an d   u s ed .   Su ch   as  th e  g eo g r ap h ic  m a r k u p   lan g u ag e   ( G ML )   d ata  u s ed   in   th e  g eo g r ap h ical  in f o r m atio n   r etr iev al  m o d e l,   p r o p o s ed   b y   Fan g   an d   Z h an g   [ 1 5 ] ,   wh ich   s im p lifie s   th e  p r o ce s s   o f   in f o r m atio n   ac q u is itio n s   b y   th e  e x tr ac tio n   a n d   a n aly ze s   o f   th e  attr i b u te  f ea tu r es,  s p atial  f ea tu r es  an d   s tr u ct u r e  f ea t u r es  o f   th e  ex p lo ited   GM L   d ata.   T h is   d ata  th at  is   b ein g   g en er ated   b y   s p ec ial  s er v ices  an d   s to r e d   in   s em i - s tr u ctu r ed   d o c u m en ts   u s in g   th e  g eo g r a p h ic  m a r k - up   lan g u a g e ,   wh ich   is   a  co d i n g   s p ec if icatio n   f o r   g eo g r ap h ic  i n f o r m atio n   th at  h as  b ee n   im p lem en ted   b ased   o n   t h e  ex ten s ib le  m ar k - u p   lan g u a g e  ( XM L )   an d   s tan d ar d ize d   ( I SO  1 9 1 3 6 - 2 0 0 7 ) .   Ho wev er ,   g e o g r ap h ic  tax o n o m ies’  an d   o n to lo g ies’  h ie r ar c h ical  s tr u ctu r e  m ad e   th eir   s tr e n g th   s p ec ially   wh en   co n s id er in g   t h e  lin k   o f   ad jace n cy   b etwe en   p lace s   [ 1 6 ] .   I n   th is   p ap er ,   we   p r o p o s e  a   g eo g r ap h ical  tax o n o m y   b u ild er   u s in g   th e   p ar allel  FP - g r o wth   alg o r ith m   ( PF P)  wh ich   in p u ts   ar e  tex t   d o cu m e n ts   an d   we  co m p lete  th e  p r o ce s s   b y   s u g g esti n g   a   q u er y   r ef o r m u latio n   ap p r o ac h   f o r   g eo g r ap h ical  q u er ies.   T h e  th em atic  p ar t  o f   th e  q u er y   is   im p r o v ed   u s in g   a  q u er y   e x p an s io n   ap p r o ac h .   A   s p ec if ic  ty p e  o f   q u e r y   r ef o r m u latio n   m eth o d s   [ 1 7 ] ,   wh ich   ex p an d   ea ch   s ea r ch   q u e r y   with   m ea n in g f u l  r elate d   co n ce p ts   th at  ca n   b e  ca p t u r ed   f r o m   a  m an u ally   o r   a u to m atica lly   co n s tr u cted   k n o wled g e   s tr u ctu r e  to   en r ich   th e  q u er y   s o   it c an   r ep r esen t its   in ten t m o r e  clea r ly .   T h e  ex p an s io n   tech n iq u e  u s ed   f o r   im p r o v in g   t h e  th e m atic  p ar t  o f   a  g eo g r ap h ical   q u e r y   in   th is   wo r k ,   is   p r o p o s ed   b ased   o n   th e  wo r k   o f   Nak ad e   et  a l .   [ 1 8 ]   wh ich   p r o p o s es  a  s em an tic  q u e r y   e x p an s io n   m eth o d   th at  r etr iev e  r elev an t  twee ts .   T h is   m eth o d   u s es  a  th esau r u s   ( f r o m   th esau r u s . co m )   to   s ea r ch   f o r   s y n o n y m s   f o r   o r ig in al  s ea r ch   to p ics  an d   r e f o r m u late  a   q u e r y   b y   a d d in g   s y n o n y m s   an d   s ea r ch   t o p ics  u s in g   p a r en th esis   an d   OR   o p er ato r s .   Acc o r d in g   to   a n   ev alu atio n   o f   t h is   ap p r o ac h   b ased   o n   a  co r p u s   o f   3 5 0 0 0   twee ts ,   th e  o v er all   r etr iev al  p er f o r m an c e  was im p r o v ed .   I n   th is   p ap er ,   th e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   is   test ed   u s in g   a  c o llectio n   th at  h as  b ee n   c r ea ted   d u r in g   o u r   ex p er im en tatio n s .   T h is   co llectio n   co n tain s   5 0   q u e r ies  an d   2 5 0 0   d o cu m en ts .   W e  u s ed   1 5 0 0   d o cu m en ts ,   co n s id er in g   3 0   r etr iev ed   d o cu m en ts   p er   city   f o r   th e  tax o n o m y   b u ild in g   s tep ,   as  we  u s ed   a  lis t  o f   th e  5 0   m o s t   p o p u la r   cities.  I n   ad d itio n   o f ,   2 0   r etr iev ed   d o cu m e n ts   p er   s u b m i t t e d   q u e r y   i n   t h e   r e f o r m u l a t i o n   s t e p   e v a l u a t i o n   ( 1 0   b e f o r e   a n d   1 0   a f t e r   r e f o r m u l a t i o n ) .   T h u s ,   2 5 0 0   d o c u m e n t s   h a v e   b e e n   u s e d   i n   t o t a l .   T h e   co llectio n ’ s   d o cu m e n ts   wer e  r etr iev ed   a u t o m atica lly   u s in g   th e  Go o g le   w eb   s er v ices w h en ev er   th er e  wa s   a  n ee d .   T h e  m ain   co n tr ib u tio n s   d o n e  in   th is   ap p r o ac h   ar e   th e   u s e  o f   th e   p ar allel  FP - g r o wth   alg o r ith m   in   a   g eo g r a p h ical  co n tex t  b y   f ilter i n g   th e   in p u t   d o c u m en t’ s   ter m s   to   th e   ab s o lu te  s p atial  en titi es  o f   t h e  co u n tr y   f o r   wh ich   th e  ta x o n o m y   is   to   b e   c r ea ted .   I t   in clu d es  also   th e  s te p   o f   class if icatio n   o f   a  s u b m itt ed   q u e r y   ( g eo / n o n - g eo )   a n d   th e  s ep ar atio n   o f   g e o g r ap h ical  an d   th em atic  e n titi es  g iv in g   a  g e o g r a p h ical  q u er y   to   r ef o r m u late  in   o r d er   t o   r ef o r m u late  th e  two   e n ti ties   in   two   d if f er en t m a n n er s .   T h e  s ec tio n   2   is   in tr o d u cin g   o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h   f o r   th e  co n s tr u ctio n   o f   a  g eo g r ap h ical  tax o n o m y   o f   a d jace n cy   u s in g   th e   PF P  alg o r ith m ,   wh ile  we   ex p lain   o u r   q u e r y   r ef o r m u latio n   tech n iq u e  in   s ec tio n   3 .   T h e   r esu lts   o f   o u r   e x p e r im e n tatio n s   ar e  p r e s e n t e d   i n   s e c t i o n   4 .   F i n a l l y ,   s e c t i o n   5   d r a w s   c o n c l u s i o n s   a n d   f u tu r e  wo r k s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   2 5 8 6   -   2594   2588   2.   T H E   G E O G RAP H I CAL  T AXO NO M Y  B UI L DE R    A  tax o n o m y   c o n s is ts   o f   a   n u m b er   o f   n a m es  ar r a n g ed   in   a   h ie r ar ch ical  s y s tem   th at   d escr ib e  a  s p ec if ic   d o m ain   [ 1 9 ]   b y   a  h ier ar ch ical  s tr u ctu r e.   A  tax o n o m y   s tar ts   f r o m   a  g en er al  c o n ce p t  o f   a  d o m ain ,   an d   ass o ciate   to   it  th e  ter m s   th at  d escr ib e   th is   s p ec if ic  d o m ain   m o r e   p r ec i s ely   wh ile  m o v in g   d o wn   i n   th e  h ier ar ch y .   I n   t h is   wo r k ,   we   in tr o d u ce   an   a u to m a tic  ap p r o ac h   t h at  b u ild s   a   g eo g r ap h ical  ta x o n o m y   o f   ad jace n cy .   I n   t h is   aim ,   we   ex p lo it  th e  b est - r a n k ed   d o cu m en ts   r etr iev ed   u s in g   th e  s e ar ch   en g i n e  wh en   s u b m itti n g   a  s p atial  p ar t  o f   a   q u er y .   T h is   s p atial  p a r t  co n tain s   a   s p a t i a l   r e l a t i o n s h i p   o f   a d j a c e n c y   a n d   a   n o u n   o f   a   c i t y   f o r   w h i c h   w e   a r e   c o n s t r u c t i n g   t h e   b r a n c h   o f   t h e   t a x o n o m y .   T h e   p r o p o s e d   a p p r o a c h   i s   b a s e d   o n   t h e   p a r a l l e l   FP - g r o w t h   alg o r ith m .   T h e  g e o g r a p h ical  q u er y   m o d el  u s ed   co n s id er s   two   t y p es  o f   s p atial  en titi es:  th e  a b s o lu te  an d   th e  r elativ e  s p atial  en titi es  ( ASE  an d   R SE) .   T h e  g eo g r ap h ical   n am ed   e n titi es  s u ch   as  th e   cit y   o f   “L o n d o n ”  a r e  well - k n o wn   n a m ed   en titi es a n d   ar e  d ef i n ed   as a n   a b s o lu te  s p atial  en tity   ( ASE ) .   W h ile  co m p lex   s p atial  en titi es  as “ n ea r   L o n d o n ”  a r e  lab elled   as a n   r elativ e  s p atial  en titi es  ( R SE ).     2 . 1 .     T he   FP - g ro wt h   a lg o rit hm   T h e  FP - g r o wth   tec h n iq u e   [ 20 ]   is   an   ass o ciatio n   r u les  m ac h i n e  lear n in g   alg o r ith m ,   wh e r e  “FP”  is   th e   a cr o n y m   o f   f r eq u e n t  p atter n .   Giv en   as  in p u t  a   d ataset  o f   tr an s ac tio n s ,   th e  f ir s t  s tep   o f   t h is   alg o r ith m   is   t o   co m p u te   item   f r e q u en cies  a n d   id en tif y   th e   m o s t  f r eq u en t  i tem s .   Dif f er en t  f r o m   Ap r i o r i  alg o r ith m   [ 21 ,   22 ]  d esig n ed   f o r   th e   s am e  aim ,   b y   its   s ec o n d   s tep   th at  u s es  a  s u f f ix   tr ee   s tr u ctu r e,   ca lled   FP - tr ee ,   to   en c o d e   tr an s ac tio n s   with o u t  th e  ex p licit  g en er atio n   o f   ca n d id ate  s ets,  wh ich   ar e  u s u ally   ex p en s iv e  to   g en er ate.   Af ter   th is   s tep ,   th e  f r eq u e n t item   s ets ar e  ex tr ac ted   f r o m   th e  FP - tr e es.   T h e  F P - g r o wth   is   a  two   p h as es  alg o r ith m .   T h e  f ir s t  p h ase  co n s is ts   o f   th e  c o n s tr u ctio n   o f   FP - tr ee s   an d   th e  s ec o n d   m in es  f r eq u en t  p atter n s   f r o m   th e  g en er ated   FP - tr ee s .   T h e  co n s tr u ctio n   o f   an   FP - tr ee   r eq u ir es  two   s ca n s   o n   t h e  u s ed   d atab as e.   T h e  f ir s t  s ca n   p e r m its   th e  s elec tio n   o f   th e  f r eq u e n t  item s   th at  ar e  th e n   s o r ted   b ased   o n   th eir   f r e q u en c y   in   d e s ce n d in g   o r d er   to   f o r m   a   n ew   s tr u ctu r e  ca ller   F - lis t.  T h e  s ec o n d   s ca n   co n s tr u cts  th e  FP - tr ee .   First,  wh ile  r e o r d er in g   th e  d atab ase  tu p les  ac co r d in g   to   F - lis t,  th e  n o n - fr eq u e n t  item s   ar e   r em o v ed ,   b ased   o n   t h e  ca lcu l atio n   o f   th e  v al u e  o f   s u p p o r t  f o r   ev e r y   item   ( 1 )   an d   co n s id er in g   th e   f r eq u en t   item s   as  th e  item s   f o r   wh ich   t h e  s u p p o r t  v alu e   is   g r ea ter   th e n   th e  m in im u m   s u p p o r t  t h r esh o ld   ( m in s u p ) .   T h en   th e  r eo r d er e d   tr an s ac tio n s   ar e   in s er ted   in to   th e  FP - tr ee .   T h e  in p u t  o f   th e  g r o wth   p ar t  o f   th e  alg o r ith m   is   th e  co n s tr u cted   FP - tr ee .   C o n s id er in g   a  s et  o f   item s   A,   N  is   th e  n u m b e r   o f   tr a n s ac tio n s   in   th e   d atab ase ,  f ( A)   th e   f r eq u e n cy   o f   A  in   a   d atab ase  an d   P(A )   th e  p r o b ab ilit y   o f   o c cu r r en ce   o f   A  in   th e  s am e  d at ab ase,   T h e  s u p p o r t   o f   A  i s   ca lcu lated   u s in g   th e   ex p r ess io n   ( 1 ) :      ( ) =   ( )   =   ( )   /     ( 1 )     T h en ,   th e  FP - g r o wth   alg o r ith m   tr av er s es  n o d es  in   th e  FP - tr ee   b eg in n in g   f r o m   th e  least  f r eq u en t  item   in   F - lis t.  W h ile  tr av er s in g   ea ch   n o d e,   FP - g r o wth   c o llects  item s   o n   th e  p at h   f r o m   th e  n o d e  to   th e  r o o t  o f   th e   tr ee .   T h ese  co llected   item s   co n s titu te  th e  elem en ts   o f   th e  c o n d itio n al  p atter n   b ase  o f   t h e  c u r r en t  item   in   F - lis t.   T h e  co n d itio n al  p atter n   b ase  o f   an   item   is   d ef in e d   as  a  s m all  d atab ase  o f   p atter n s   th at  co - o c cu r   with   th is   item .   T h en   FP - g r o wth   cr ea tes  s m all   FP - tr ee s   b ased   o n   th e   co n d itio n al  p atter n   b ases   an d   r e - ex ec u tes  th e  alg o r ith m   r ec u r s iv ely   o n   th e  n ew  FP - tr ee s   u n til  n o   c o n d itio n al   p atter n   b ase  ca n   b e   g en e r a ted .   Fin all y ,   ass o ciatio n   r u les   to   u s e  in   d ec is io n   s u p p o r t  ar e   g en er ated   f r o m   th e  r esu lted   FP - tr ee s .   A  r u le  i s   v alid   wh en   its   co n f id en ce   ( 2 )   ex ce ed s   o r   eq u als  a  f ix ed   m in im u m   co n f id en ce   “ m in co n f ”.   C o n s id er in g   A  a n d   B   as  s ets  o f   item s   th e   co n f id en ce   th at  A  ca n   im p ly   B   is   m ea s u r ed   as   ( 2 ) :        ( → ) = ( | ) =     ( ∪ ) /   ( )   ( 2 )     2 . 2 .    T he   pa ra lle l  FP - g ro wt h   T h e  p ar allelize d   FP - g r o wth   wo r k   o n   d is tr ib u ted   m ac h in es  [ 23 ] .   I ts   p ar titi o n in g   task   is   d o n e   in   s u ch   a   way   th at  ea ch   m ac h in e  ex e cu tes  an   in d ep en d e n t  g r o u p   o f   m in in g   task s .   T h is   m eth o d   o f   p ar titi o n in g   elim in ates  co m p u tatio n al  d ep e n d en cies  b etwe en   m ac h in es,  an d   th er eb y   co m m u n icatio n   b et wee n   th em .   Giv en   a  tr an s ac tio n   d atab ase  DB ,   th e   PF P  alg o r ith m ’ s   s tep s   ar e  as :   -   Sh ar d in g :  Sp litt in g   DB   in to   s u cc ess iv e  p ar ts   an d   s to r in g   th o s e  p ar ts   o n   n   d if f e r en t  m ac h in es.  E ac h   r esu ltan t p ar t is ca lled   a  s h ar d .   -   Par allel  co u n tin g :  C o u n tin g   t h e  s u p p o r t  v alu es  o f   all   item s   ap p ea r in g   in   ea ch   s h ar d .   T h is   s tep   p e r m its   to   d is co v er   th e  item s '   v o ca b u lar y   im p licitly ,   wh ich   is   n o r m all y   u n k n o wn   f o r   a  h u g e  Data b a s e.   T h e  r esu lt  o f   th is   s tep   is   an   F - lis t.   -   Gr o u p in g   item s :  C o n s id er in g   I   th e  s et  o f   v o ca b u lar y   d is co v er ed ,   s p litt in g   t h e  | I |   item s   ap p ea r in g   in   F - lis t   in to   Q  g r o u p s .   T h e   g r o u p s   lis t  is   ca lled   G - lis t,  wh er e  ea ch   g r o u p   is   g iv en   a   u n iq u e  g r o u p - id   ( g id ) .   As  F - lis t a n d   G - lis t a r e  b o th   s m all,   th is   s tep   ca n   b e  ex ec u ted   o n   a  s in g le  n o d e  o f   t h e  clu s ter   in   f e w  s ec o n d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8       Geo g r a p h ica l  q u eries   r efo r mu la tio n   u s in g   a   p a r a llel a s s o cia tio n   r u les g en era to r   …  ( Oma r   E l Mid a o u i )   2589   -   Par allelizin g :  Selectin g   g r o u p - d ep en d en t  tr a n s ac tio n s   o n   wh ich   th e   FP - g r o wth   al g o r ith m   is   ap p lied   in   o r d er   t o   b u ild   lo ca l FP - tr ee s   in   p ar allel  an d   g r o wth   t h eir   co n d itio n al  FP - tr ee s   r ec u r s iv ely .   -   Ag g r eg atin g : A g g r eg atin g   th e  r esu lts   g en er ated   in   th e   p ar alle lizin g   s tep   as o u r   f i n al  r esu lt.   PF P  d is tr ib u tes  th e  g r o win g   F P - tr ee s   w o r k   b ased   o n   th e   tr a n s ac tio n s ’   g r o u p s .   t h u s ,   th is   a p p r o ac h   is   m o r e  s ca lab le  th an   a  s in g le - n o d e  im p lem en tatio n .   PF P is   im p lem en ted   in   th e  m ac h in e  lear n in g   lib r ar y   ( Mllib )   o n   Sp ar k   a n d   it  tak es  th r ee   p ar am eter s :  T h e  m in im u m   s u p p o r t  th r esh o l d   to   id en tif y   f r e q u en t  item s ets,  th e  m in im u m   co n f id en ce   f o r   g e n e r a t i n g   a s s o c i a t i o n   r u l e s   a n d   t h e   n u m b e r   o f   s h a r d s   u s e d   t o   d i s t r i b u t e   th e  jo b .     2 . 3 .    G eo g ra ph ica l   t a x o no my   o f   a dja ce ncy   C o n s id er in g   a  d ata b ase  wh o s e   tr an s ac tio n s   ar e  d o cu m e n ts   an d   item s   ar e  th e   cities  o f   th e  c o u n tr y   th at   co n tain   th e   city   o f   th e  u s er   q u er y .   W e  p r o p o s e  t o   b u ild   a  s p a tial  tax o n o m y   Fig u r e  1   o f   a d jace n cy   b ased   o n   th e   PF P  alg o r ith m .   T h e  d o cu m en t s   th at  f o r m   t h e  in p u t  tr an s ac ti o n al  d atab ase  ar e   r estricte d   to   th e  ab s o lu te  s p atial  en titi es  co n tain ed   in   th e  d o cu m en ts .   T h u s ,   th e  item s   co n s i d er ed   ar e  th e  ASEs.   Af ter   th e  ap p licatio n   o f   th e  PF P a lg o r ith m ,   s tar tin g   f r o m   t h e  ca p ital o f   th e  co u n tr y   f o r   w h ich   we  will b u ild   th e  tax o n o m y ,   th e  f u s io n   o f   all   th e  g en er ated   FP - tr ee s   is   f o r m in g   o u r   g eo g r ap h ical  tax o n o m y .           Fig u r e  1 .   A  two - le v el  tax o n o m y   f o r   th e  ASE 0       Valid atio n   s tep :   I n   th is   co n t r ib u tio n ,   we  p r o p o s e  also   a  s tep   o f   v alid atio n   o f   ea ch   ar c  o f   th e   tax o n o m y .   T o   v alid ate  ea ch   a r c  in   th e  ag g r eg atin g   s tep ,   we  v er if y   if   its   two   p ar ts   ( th e  two   ASEs th at  f o r m   th is   ar c)   m u tu ally   g en er ate   ea ch   o t h er   in   th e  FP - tr ee s .     As  s h o wn   b y   t h e  ex am p le   in   Fig u r e   1 ,   ASE 1  in v o lv es  AS E 0   ( ASE 1  → ASE 0 )   an d   ASE 0  in v o lv es   ASE 1   ( ASE 0  → ASE 1 ) .   T h at  m ea n s   th at  th ese  two   a b s o lu te  s p atial  en titi es  ar e  h ig h l y   r elate d .   T h u s   we  ass u m e  th at  th ey   ar e  clo s e  to   ea ch   o th er   g eo g r a p h ically .   I n   th is   ca s e,   th e  ar c  b etw ee n   th e  two   AS E s   is   k ep t  an d   th is   tax o n o m y   ev o lv es  to   a  two - lev el  tax o n o m y   as  it  is   th e  ca s e  in   Fig u r e   1 .   Oth er wis e,   ASE 0   h as  in v o lv e d   ASE 3  ( ASE 0  → ASE 3 ) ,   b u t   ASE 3  d o   n o t   in v o l v e  ASE 0  ( ASE 3  ↛   ASE 0 )   s o   th is   ar c   h as  n o t  b ee n   v alid ated .   T h u s ,   it  h as  b ee n   r em o v ed   f r o m   th e   tax o n o m y .   T h e   d o u b le  in v o lv em en t  is   co n s id er ed   as  a   v alid atio n   o f   th e  in f o r m atio n   g en e r ated   b y   th e  d escen d in g   im p licatio n .       3.   RE F O RM UL A T I O N  O F   A  G E O G RAP H I C  Q UE R Y  U SI NG   A  T A XO NO M Y    I n   o r d er   to   r e f o r m u late  a  g eo g r ap h ical  q u e r y ,   we  f i r s t  s ep ar ate  th e  d if f er e n t  co m p o n en ts   o f   th e  q u er y   b ased   o n   th e  ap p r o ac h   o f   g eo g r ap h ic  in f o r m atio n   ex tr ac tio n   ( GI E )   p r o p o s ed   in   [ 2 4 ] .   T h i s   ap p r o ac h   u tili ze s   a  m eth o d o l o g y   o f   s em an tic  an n o tatio n   f o r   th e  d etec tio n   o f   g eo g r a p h ical  m ar k e r s :  f ir s t,  t h e  ab s o lu te  s p a tial   en tity   is   d etec ted   an d   an n o ta ted .   T h en   th e  s p atial  en tity   ( SE)   is   co n s tr u cted   co n s id er in g   th is   ASE  an d   a  lex ico n   o f   s p atial  r elatio n s .   W h at  r em ain s   o f   t h e  q u e r y   is   m a r k ed   as its   th em atic  en tity   ( T E ) .   W e  also   p r o p o s ed   a  co n tr ib u t io n   in   th is   s tep .   W e  m a d e  s o m e  m o d if icatio n s   in   th e  GI E   ap p r o ac h   cited   b ased   o n   a  h y p o th esis .   Hy p o th esis .   I f   th e  s p atial  r elatio n   is   n o t  p r esen t  in   th e  q u er y ,   th e  o cc u r r e n ce   o f   an   ASE  d o es  n o t   m ea n   th at  t h e  q u er y   h as  a   g eo g r ap h ical  i n ten t.  Fo r   ex am p le,   a   q u e r y   c o n tain in g   “Ge o r g e   W ash in g to n ”.   W e  ca n   a l s o   c o n s i d e r   t h e   e x a m p l e   o f   t h e   q u e r y   s e a r c h i n g   f o r   “ H ô t e l   d e   P a r i s ” .   I n   t h i s   c o n t e x t ,   t h e   n o u n   “ P a r i s ”   i s   t h e   n a m e   o f   a   h o t e l   w h o s e   l o c a t i o n   i s   i n   T a n g i e r ,   M o n t e   C a r l o   o r   Mo n ac o .   Af ter   th e  s ep ar atio n   o f   th e  d if f er en t  en titi es  o f   th e  u s er   q u er y ,   we  co n tin u e  ap p l y in g   th e   p r o p o s e d   ap p r o ac h   b y   i n ter p r etin g   th e  s p atial  r elatio n s h ip   co n tain e d   i n   th e  s p atial  en tity   o f   th e   q u e r y .   T h e  in ter p r etatio n   is   d o n e  u s in g   a   lex ico n   o f   ad j ac en cy   s p atial  r elatio n s .   T h e   p r o ce s s   o f   r ef o r m u latio n   d e p e n d s   o n   th e   r esu lt  o f   th is   in ter p r etatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   2 5 8 6   -   2594   2590   I f   th e  s p atial  r elatio n   d etec ted   in   th e  q u er y   is   a  r elatio n   o f   ad jace n cy ,   we  r ef o r m u late  th e  s p atial  p ar t   o f   th e  q u er y   u s in g   th e  co u n tr y ’ s   tax o n o m y   [ 12 ] ,   an d   th e  th em atic  p ar t  u s in g   a  s em an tic  ex p an s io n   m eth o d .   Ou r   q u er y   r ef o r m u latio n   ap p r o ac h ,   h as  b ee n   in s p ir e d   f r o m   t h e  wo r k   o f   Nak ad e  et  a l .   [ 18 ].   L o g ically ,   a  q u er y   th at  co n tain s   a  r elatio n   o f   ad ja ce n cy   m ea n s   th at  th e  in ten t  o f   th e  u s er   is   to   r etr iev e  p lace s   t h at  ar e  ar o u n d   th e   ASE  o f   h is   q u er y .   T h u s ,   we  p r o p o s e  to   e lim in ate  th e  en tire   s p atial  en tity ,   an d   to   r ep lace   it  b y   th e  d ir ec t  ch ild - n o d es item s   ( C NI s )   o f   th e  q u e r y ’ s   ASE  in   th e  g e o g r a p h ical  t ax o n o m y   as :   −   User   n ew  q u er y   =  T E   SR   ASE   −   R ef o r m u lated   q u er y   =   ex p a n d ed   T E   +  “CNI 1 ”  o r   “CNI 2 ”  o r   …   I n   th e   r ef o r m u lated   q u er y ,   q u o tes  ar e  u s ed   to   s ea r ch   f o r   th e   d esire d   p lace   a n d   n o t   s ep ar at ely   s ea r ch   f o r   t h e  wo r d s   th at   th e   p lace ’ s   n am e   co n tain s   if   th e  ASE   is   co m p o s ed   o f   m an y   te r m s   ( e. g .   th e   s u b m is s io n   o f   New   Yo r k   u n q u o ted ,   ca n   lea d   th e   s ea r ch   e n g in e   to   s ea r c h   f o r   New   an d   Yo r k   as  two   i n d ep en d en t  ter m s ) .   Mo r eo v er ,   th e   B o o lean   o p e r at o r   ‘ o r ’   is   u s ed ,   to   en s u r e   th at   th e  r etr iev al  r etu r n s   d o c u m e n ts   th at  in clu d e  f o r   ex am p le  "CNI 1 "  o r   "CNI 2 "  o r   b o th   o f   th em   a n d   s o   o n   f o r   all  th e  ch ild - n o d es u s ed   to   r ef o r m u late  th e  q u er y.       4.   E XP E R I M E N T A T I O N  R E S UL T S    T o   ap p ly   th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   we  u s ed   a  lex ico n   o f   s p atial  r elatio n s h ip s ,   an d   a  d atab ase  o f   v alid ated   ASEs  ass o ciate d   with   th eir   co u n tr ies.    I n   o r d er   to   test   an d   v er i f y   t h e  p e r f o r m an c e  o f   th e  tech n iq u e   o f   tax o n o m y   b u ild in g   p r o p o s ed   in   th is   wo r k ,   we  to o k   o u r   co u n tr y   Mo r o cc o   as a n   ex am p le.   T h u s ,   to   b e  ab le  to   u s e  th e  web   p a g es  cr ea ted   b y   Mo r o cc an s   t h em s elv es  we  p e r f o r m   o u r   test s   in   Fre n ch .   “Rab at”,   th e   ca p ital  o f   Mo r o cc o   is   th e  ASE  th at  w e  co n s id er ed   as  a  r o o t  f o r   o u r   tax o n o m y .   T h e  s ea r c h   e n g in e  u s ed   in   o u r   ex p er im en tatio n s   is   Go o g le  web   s er v ice.   W e  ap p ly   o u r   m eth o d   u s in g   tr an s ac tio n   d atab ase  th at  is   co n s tr u cted   b y   iter atin g   o n   Mo r o cc o ’ s   ASEs  lis t  ( a  s elec ted   lis t  o f   5 0   cities  an d   v illag es  o f   Mo r o cc o ) .   Fo r   ev er y   ASE,   we   s elec ted   th e  th ir ty   f ir s t  web   p ag es  r etr iev ed   wh e n   s u b m itti n g   a  r elativ e  s p atial  en tity   co n tain in g   th e  cu r r en t  ASE.   As  a  p r e - tr ea tm en t  s tep ,   we  d elete d   ac ce n ts   f r o m   th e   ex tr ac ted   d o c u m en ts   to   m in im ize  th e  m atch i n g   g ab   b et wee n   ASEs,  d u e  t o   d if f er en t  m a n n er s   o f   wr it in g   cities’  n am es  b y   th e  p er s o n s   wh o   wr o te  th e  d o c u m en ts   co n ten ts .   B ec au s e,   we  h av e  n o ticed   b ef o r e  t h at   th e   m is s - m atch in g   p r o b lem   a r is e  p ar ticu lar l y   in   th e   ca s e  o f   n o u n s   th at   co n tain   ac ce n ts   [ 2 5 ] .   T h en ,   we  v ar ie d   th e  SR   o f   th e  s p atial  en tit i es  s u b m itted   to   v er if y   if   th e  v ar iatio n   o f   th e  SR   in f lu en ce s   th e  p e r f o r m a n c e   o f   t h e   p r o p o s e d   a p p r o a c h .   T h e   s p a t i a l   r e l a t i o n s   u s e d   i n   t h i s   t e s t   s t e p   ar e  as :   First,  th e  f iv e  to p - r an k e d   d o c u m en ts   wer e  ex tr ac ted   f o r   th e  ASE  R ab at   as s o ciate d   with   ev er y   s p atial  r elatio n s h ip   o f   T a b le  1 .   A  d at ab ase  ( DB )   co n tain in g   3 5   tr an s ac tio n s   is   co n s tr u cted   b ased   o n   th ese  d o c u m en ts .   T h e  p ar allel  FP - g r o wth   alg o r i th m   is   ap p lied   to   th is   DB   an d   th en   th e  ass o ciatio n   r u les  ar e   g en er ated   b et wee n   R ab at  an d   ev er y   Mo r o cc an   A SE  th at  co - o cc u r   with   it  in   th e  d atab ase .   Af ter   th at,   we  v a r ied   th e  m in im u m   s u p p o r t  f r o m   0 . 2   to   0 . 8   with o u t  th e  v alid atio n   s tep ,   wh ile  w e  f ix ed   th e  m i n i m u m   co n f id e n ce   to   0 . 6   as  s h o wn   in   T ab le  2 .   L ater   we  co m p u ted   th e  er r o r   r a te  an d   th e  n u m b e r   o f   r u les g e n er ated   in   ev er y   ca s e.       T ab le  1 .   Sp atial  r elatio n s   A n n o t a t i o n   Ex p r e ssi o n   Tr a n s l a t i o n   o f   t h e   e x p r e ss i o n   S R   1   à   c ô t é   d e   N e x t   t o / b e s i d e   S R   2   à   l a   p é r i p h é r i e   d e   i n   t h e   p e r i p h e r y   o f   S R   3   à   p r o x i m i t é   d e   C l o se  t o / t o   t h e   p e r i p h e r y   o f   S R   4   a u x   a l e n t o u r s  d e   A r o u n d   S R   5   a u x   e n v i r o n s   d e   S u r r o u n d i n g s   S R   6   l e s  e n v i r o n s  d e   t h e   s u r r o u n d i n g s  o f   S R   7   p r è s  d e   N e a r   t o       T ab le  2 .   T h e  er r o r   r ate  a n d   th e   n u m b e r   o f   r u les g en e r ated   wh ile  v ar y in g   t h e  m in   s u p p o r t t h r esh o ld   an d   t h e  s p atial  r elatio n s h ip   u s ed   f o r   item   s ets co n tain in g   th e  ASE  “ R ab at ”     Er r o r   r a t e   N u mb e r   o f   g e n e r a t e d   r u l e s   RS \ m i n s u p   0 . 2   0 . 4   0 . 6   0 . 8   0 . 2   0 . 4   0 . 6   0 . 8   R S   1   7 2 . 7 3   2 8 . 5 7   3 3 . 3 3   0   22   7   3   1   R S   2   42   0   0   0   5   2   1   1   R S   3   25   0   0   -   4   1   1   0   R S   4   40   3 3 . 3 3   0   0   10   3   1   1   R S   5   3 3 . 3 3   0   0   0   9   2   2   1   R S   6   40   50   0   0   10   4   2   2   R S   7   0   0   0   -   6   6   1   0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8       Geo g r a p h ica l  q u eries   r efo r mu la tio n   u s in g   a   p a r a llel a s s o cia tio n   r u les g en era to r   …  ( Oma r   E l Mid a o u i )   2591   Fro m   T ab le  2 ,   we  n o tic e  th at  u s in g   th e  m in s u p =0 . 8   th e  alg o r ith m   d o es  n o t r etu r n   an y   r esu lts   in   s o m e   ca s es  o th er wis e  it  g iv es  1   o r   2   an s wer s .   T h e  s am e  f o r   m i n s u p =0 . 6   t h at  d o   n o t  ex ce ed   2   co r r ec t  an s wer s .   R eg ar d in g   th e  v alu e  0 . 2   it  g e n er ally   g iv es  a  h ig h   e r r o r   r at e  an d   s o m etim es  r etu r n s   a  v e r y   h ig h   n u m b er   o f   r esp o n s es  u p   to   2 2   r esu ltin g   ASEs  in   th e  ca s e  o f   R S  1   wit h   6   co r r ec t  ad jace n t  ASEs  o n ly .   T h u s ,   we  f av o r e d   th e  v alu e  o f   m in im u m   s u p p o r t  eq u al  to   0 . 4   b ec a u s e  it  is   th e  o n e  th at  g iv es  th e  b est  r atio   b etwe en   a  m in im al   er r o r   an d   an   ac ce p tab le  n u m b er   o f   an s wer s .   T h e  n e x t  s tep   o f   ex p e r im en tatio n s   is   d o n e  i n   o r d e r   to   co m p ar e   th e  ca s es  wh er e  we  u s e  o r   n o t   th e  v alid atio n   s tep   f o r   ag g r eg atin g   th e  g en e r ated   FP - tr ee s   in   o r d e r   to   b u ild   th e   tax o n o m y   o f   ad jace n cy ,   b ased   o n   a  m i n im u m   s u p p o r t  o f   0 . 4   an d   a  m in im u m   co n f id en c e  o f   0 . 6.   C o m p ar in g   t h e  r esu lts   u s in g   v alid atio n   with   th e   r esu lts   with o u t  v alid atio n ,   we   n o te   th at  th e  er r o r   r ate   d ec r ea s es  wh en   u s in g   th e  v alid atio n   s tep ,   with   th e  ex ce p tio n   o f   th e  SR   4   f o r   wh ich   f r o m   3   r esu lts   in clu d in g   2   co r r ec t  ASEs,  v alid atio n   h as  elim in ated   o n e  o f   th e  c o r r ec t  A SEs  an d   k ep t  th e  er r o n eo u s   o n e.   C o n ce r n in g   th e   SR   3   we  n o tice  th at  th e  o n l y   ASE  th at  was  r esu lted   with o u t  v alid atio n   was  elim in at ed   with   th e  s tep   o f   v alid atio n .   I n   g en e r al,   we  co n clu d e  th at  th e  v alid atio n   s tep   r ed u ce s   er r o r s   s u f f icien tly .   T o   m in im ize  th e  e r r o r   r ate  w h ile  k ee p in g   as  m u ch   as  p o s s ib le  o f   co r r ec t  r esu lts   ( elim in a te  o n ly   th e  er r o n e o u s   ASEs  b y   th e  v alid atio n   s tep ) .   W e  p r o p o s e  to   co m p u te  th e  av er a g e  o f   th e  two   s u p p o r ts   o f   th e  o p p o s ite  r u les  ( e. g .   ASE 1 →ASE 2   an d   ASE 2 →ASE 1 ) .   T ab le  3   s h o ws  th at  th e  r esu lt  g iv en   b y   th e  ca s e  o f   th e   av er ag e  s u p p o r t so l v es th e  p r o b lem s   m en tio n ed   f o r   t h e  SR   3   an d   SR   4 .       T ab le  3 .   T h e  er r o r   r ate  a n d   th e   n u m b e r   o f   co r r ec t  r u les g en er ated   u s in g   th e  s tep   o f   v alid atio n   o r   n o t a n d   u s in g   th e  av er ag e  o f   s u p p o r t  b etwe en   th e  two   ca s es,  v ar y i n g   th e  s p atial  r elatio n   u s ed   f o r   item   s ets co n tain in g   th e   ASE  “Rab at”  with   a  m in s u p   o f   0 . 4   S p a t i a l   r e l a t i o n   Er r o r   r a t e   N u mb e r   o f   c o r r e c t   r u l e s   WV   UV   AS   WV   UV   AS   S R   1   2 8 . 57   0   0   7   2   2   S R   2   0   0   0   2   1   1   S R   3   0   -   0   1   0   1   S R   4   3 3 . 33   50   3 3 . 33   3   2   3   S R   5   0   0   0   2   2   2   S R   6   50   0   0   4   2   2   S R   7   0   0   0   6   5   6   W V :   w i t h o u t   v a l i d a t i o n     U V :   U si n g   v a l i d a t i o n     A S :   A v e r a g e   s u p p o r t         C o m p ar in g   t h e  s ev en   s p atial   r elatio n s ,   we  p r o m o te   th e  SR   7   “ p r ès  d e ”  wh ich   g iv es  th e  m o s t   in ter esti n g   r esu lt  with   0 %  er r o r   an d   s ix   co r r ec t  ASEs  as  ch ild   n o d es  o f   R ab at’ s   tax o n o m y   o f   ad jace n cy     Fig u r e   2 .   W e  also   v ar ied   th e  v alu e  o f   m in im u m   co n f id en ce ,   an d   n o ticed   th at  th e  b est  r esu lts   ar e  g iv e n   u s in g   th e  f ir s t  f i x ed   v alu e   0 . 6.   U s in g   th e   f av o r a bl e   co n d itio n s   r ep r esen ted   we  c o n tin u e   t h e  co n s tr u ctio n   o f   Mo r o cc o ’ s   ta x o n o m y   w ith   0 . 4   as  a  m in im u m   s u p p o r t,  0 . 6   as   a  m in im u m   c o n f i d en ce   a n d   u s in g   th e  a v er ag e   o f   s u p p o r t f o r   v alid atin g   lin k s   as  s h o wn   in   Fig u r e  3 .           Fig u r e  2 .  A  o n e - lev el  ta x o n o m y   f o r   r ab at   u s in g   th e  s p atial  r elatio n   “Pr ès d e ”       Fig u r e  3 .  A  two - le v el  g eo g r ap h ical  tax o n o m y   o f   ad jace n cy   f o r   Mo r o cc o       Fo r   b u ild i n g   th is   tax o n o m y ,   w e  h ad   u s ed   5 0   Mo r o cc an s   AS E s   an d   we   wer e  s ea r c h in g   f o r   th e  3 0   f ir s t  r etr iev ed   d o cu m e n ts   wh ile  s u b m itti n g   ev er y   ASEs  with   th e  s elec ted   r elatio n s h ip .   T h u s ,   1 5 0 0   d o cu m en ts   h a v e  b ee n   u s ed   in   th is   t est  with   a  m in im u m   s u p p o r t  o f   0 . 4   an d   a  m in im u m   c o n f id e n t  o f   0 . 6.   W e  h av e  b ee n   u s in g   m u ltip le  n u m b er s   o f   n o d es  al s o ,   in   o r d er   to   ev al u ate  th e  ef f ec tiv en ess   o f   o u r   p a r al lel  alg o r ith m .   T h u s ,   we  to o k   th e  b aselin e  as  th e  u tili za tio n s   o f   o n e  n o d e  with   two   co r es  o f   2 . 3   GHz   an d   8   G  o f   m e m o r y ,   th is   test   h as   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   2 5 8 6   -   2594   2592   b ee n   co n d u cted   in   1 . 6 9   s ec o n d s .   th e  s ec o n d   n o d e’ s   ch ar a cter is tics   ar e  2   co r es  o f   2 . 3   GHz   an d   1 6   G  o f   m em o r y ,   th e  th ir d   n o d e ’ s   ch ar ac ter is tics   ar e  2   co r es  o f   2 . 8   GHz   an d   4   G  o f   m em o r y ,   wh i le  th e  f o u r th   n o d e’ s   ch ar ac ter is tics   ar e  2   co r es  o f   3 . 1   GHz   an d   1 6   G  o f   m em o r y .   T ab le  4   s h o ws  th e  to tal  ex ec u tio n   tim e  o f   o u r   tech n iq u e  wh ile  v ar y i n g   th e   n u m b er   o f   u s ed   n o d es  f r o m   1   t o   4 ,   i n   c o n s eq u en ce   t h e  n u m b er   o f   c o r es,  h as  b ee n   v ar ied   f r o m   2   to   8   a n d   th e   R AM   ca p ac ity   f r o m   8   G  to   4 4   G.   T ab le  4   s h o ws  th at  i n   ter m   o f   ex ec u ti o n   tim e   th e   ef f ec tiv e n ess   o f   o u r   p ar allel  tec h n iq u e   in cr ea s es   wh ile  in cr ea s in g   th e  n u m b e r   o f   co r es.   C o n s id er in g   th e  b ase lin e,   we  h ad   a  s p ee d u p   o f   3 . 1 3   wh en   u s in g   4   n o d es.   Ho wev er ,   we  n o tice  i n   Fig u r e  4   th at  th is   im p r o v e m en t  is   n o t  p r o p o r tio n al  to   t h e  n u m b e r   o f   n o d es  u s ed .   T h u s ,   we  e x p ec t th at  at  s o m e  lev el  th e  ef f icien cy   o f   th e   alg o r ith m   will st ag n ate.       T ab le  4 .   E x ec u tio n   tim e  ( s ec o n d s )   o f   t h e  PF P a lg o r ith m   o n   a   s p ar k   clu s ter   #   n o d e s   B a se l i n e   2   3   4   #   o f   c o r e s   2   4   6   8   M e m o r y   ( G o )   8   8 + 1 6   8 + 1 6 + 4   8 + 1 6 + 4 + 1 6   D u r a t i o n   1 . 6 9   0 . 8 5   0 . 7 1   0 . 5 4           Fig u r e  4 .  E x ec u tio n   tim e       I n   o r d er   to   ev alu ate  th e  p r ec is io n   o f   th e  r esu lts   o f   o u r   ap p r o ac h   an d   co n f ir m   th e  r esu lts   o f   th e  p r ec ed en t   test s ,   we  p r o p o s ed   5 0   g eo g r a p h ical  q u er ies  th at   h as  b ee n   s u b m itted   to   th e   Go o g le  s ea r ch   s er v ices  with   an d   with o u t  r ef o r m u latio n   u s in g   th e  tax o n o m y   b u ilt  u s i n g   th e  PF P  alg o r ith m   an d   t h e  s am e  q u er ies  wh en   r ef o r m u lated   u s in g   th e  g eo g r a p h ical  q u er y   ex p a n s io n   m eth o d   ( GQE M)   p r o p o s ed   in   [ 2 6 ] .   W h ich   is   a  n atu r al   lan g u ag e  p r o ce s s in g   ( NL P)  m eth o d   th at  m o d if y   an d /o r   ex p a n d   b o t h   th e  th e m atic  an d   g eo s p atial  p ar ts .   W e  co m p ar ed   t h e  v alu es  o f   th e  Pre cisi o n   at  1 0 ,  th e  Me a n   A v er ag e  Pre cisi o n   a n d   t h e  ex ec u tio n   tim e   o f   th e  n ew  p r o p o s ed   ap p r o ac h   with   th e  two   ca s es :  q u er ies   with o u t  r ef o r m u latio n   an d   q u er ies  r ef o r m u lated   u s in g   GQE M .   T h e  p er f o r m an ce   is   p r esen ted   in   p er ce n tag e   in   o r d e r   to   s h o w  th e  en h an ce m e n t  o f   th e   p r ec is io n   an d   ef f ec tiv e n ess   o f   th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h .   T h e  p er ce n tag e  o f   im p r o v em e n t  o f   t h e  ex ec u tio n   tim e  h a v e  b ee n   m ea s u r ed   b ased   o n   Am d a h l' s   l aw.   Fro m   T ab le   5   we  n o tice  th at  th e  a p p r o ac h   p r esen ted   i n   th is   m a n u s cr ip t  g iv es  an   in ter esti n g   im p r o v e m e n t  in   th e  p r ec is io n   o f   th e  g eo g r ap h ical  q u er ies  u s ed   in   o u r   ex p er im e n ts .   Ho wev er ,   th e  en h an ce m e n t  o f   p er f o r m a n ce   b etwe en   th e  n ew  ap p r o ac h   an d   GQE M  g iv en   th e  ex ec u tio n   tim e  is   q u ite  n o r m al,   it  is   d u e  to   th e  p ar alle lis atio n   o f   th e  p r o ce s s .   I n   o r d er   to   ev al u ate  o u r   ap p r o ac h   i n   o th er   g eo g r ap h ical  p lace s ,   we  co n d u ct  test s   o n   ci ties   f r o m   Fra n ce   u s in g   th e   s am e  p ar am eter ’ s   v al u es.  W e  to o k   th e  ca p ital  Par is   as  a  s tar t.   Ap p ly in g   o u r   ap p r o ac h   o f   ad jace n cies   tax o n o m y   b u ild er   u s in g   1 2 0   d o cu m en ts   in   o r d e r   to   r etr iev e   ad jace n t  p lace s   to   Par is ,   g iv es  th e  r esu lts   illu s tr ated   o n   T ab le  6 .   As  s h o w n   i n   T a b l e   6 ,   t h e   p e r c e n t a g e   o f   c o r r e c t n e s s   o f   t h e   r e s u l t s   i s   o f   1 0 0 .   T h i s   i s   d u e   t o   t h e   h e i g h t   p r e c i s i o n   a n d   t h e   d o u b l e   v a l i d a t i o n   o f   o u r   ap p r o ac h .       T ab le  5 .   T h e  p er f o r m a n ce   r ate   o f   th e  p r esen ted   tech n iq u e  u s in g   4   n o d es a cc o r d in g   to   th e  o r ig in al  q u er ies an d   th e  q u er ies r ef o r m u lated   with   GQE M   C o m p a r e d   t o   P r e c i s i o n   a t   1 0   M A P   Ex e c u t i o n   t i m e   O r i g i n a l   q u e r i e s   1 0 . 5 6 %   1 2 . 9 2 %   43 . 2 4 %   G Q EM   5. 3 0 %   7. 6 8 %   6 8 . 0 5 %       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8       Geo g r a p h ica l  q u eries   r efo r mu la tio n   u s in g   a   p a r a llel a s s o cia tio n   r u les g en era to r   …  ( Oma r   E l Mid a o u i )   2593   T ab le  6 .   R esu lted   ch ild   n o d es  f o r   a  o n e - lev el  tax o n o m y   o f   F r an ce   C h i l d   n o d e s   D i st a n c e   w i t h   P a r i s   V a l i d a t e d   ( Y e s / N o )   A u b e r v i l l i e r s   6 . 5 7   k m   Y e s   B o b i g n y   8. 8 5   k m   Y e s   Le s - M u r e a u x   3 4 . 5 4   k m   Y e s   Li g n é   3 1 9   k m   No   Li r é   3 5 3 9 . 3 2   km   No   Li v r y - G a r g a n   1 5. 1 3   k m   Y e s   N o i s y - le - G r a n d   16 . 3 8   k m   Y e s   P a n t i n   6. 4 7   k m   Y e s   S a i n t - D e n i s   8. 2 2   k m   Y e s   S a i n t - O u e n   5. 7 8   k m   Y e s   V i l l e p i n t e   1 8 . 7 2   k m   Y e s       5.   CO NCLU SI O N   AND  F U T U RE   WO RK S   I n   th is   p ap er ,   we  p r o p o s ed   a  n ew  m eth o d   o f   co n s tr u ctio n   o f   g e o g r ap h ical  tax o n o m ies  o f   ad jace n cy   u s in g   th e   p ar allel   FP - g r o wth   a lg o r ith m ,   an d   a   tech n iq u e  f o r   r ef o r m u latin g   g eo g r ap h ical   q u er ies  th at  co n tain   a   s p atial  en tity   o f   a d jace n cy .   W e  h av e   co n d u cte d   test s   o n   th e   tax o n o m y   b u ild er   m eth o d   b y   f o r m in g   Mo r o cc o ’ s   tax o n o m y   o f   ad jace n c y .   Du r in g   o u r   ex p er im en tatio n s ,   we  v a r ied   th e  m in im u m   s u p p o r t th r e s h o ld   an d   th e  u s ed   s p atial  r elatio n s h ip   in   o r d er   t o   s ea r ch   f o r   th e  p ar am eter s   o f   th e  ap p r o ac h   th at  ex tr ac t  th e  m o s t  ap p r o p r iate   f r eq u e n t  item   s ets  an d   ass o ci ati o n   r u les.  T h en   we   co n s tr u cted   th e  Mo r o cc an   tax o n o m y   u s in g   a   m in im u m   s u p p o r t  o f   0 . 4   an d   a  m in im u m   co n f id en ce   o f   0 . 6   an d   th e  s p atial  r elatio n   “p r ès  d e” ,   b ec au s e  th ese  co n d itio n s   g av e  th e   b est  r esu lts   d u r i n g   o u r   ex p er im en ts .   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e   o f   r ef o r m u l atio n   h as  b ee n   test ed   o n   5 0   q u er ies,  with   a  g eo g r a p h ical   in ten t  an d   th em atic  en titi es  f r o m   d if f er en t  f ield s .   T h ese   q u er ies  h ad   b ee n   r ef o r m u lated   b ased   o n   th e  s p a tial  tax o n o m y   o f   ad jace n cy .   F in ally ,   we  co m p ar ed   th e  r esu lts   r etr iev ed   b y   th e   Pre cisi o n   at  1 0 ,   th e  m ea n   av e r ag e  p r ec is io n   an d   th e  ex ec u ti o n   tim e.   T h e  r esu lts   s h o w  th at  th e  r ef o r m u latio n   b ased   o n   o u r   p r o p o s ed   a p p r o a ch   an d   u s in g   a   s m all  n u m b er   o f   r e f o r m u latio n   te r m s   h as  im p r o v e d   th e   v alu e   o f   th e  u s ed   in d icato r s   s ig n if ica n tly .   C o n s id er in g   t h e  ex p e r im en tal  r esu lts ,   we  co n clu d e   th at  th e  p r esen te d   m eth o d   is   an   e f f icien t  wo r k   th at  p er m it  to   i n ter p r et  a n d   i m p r o v e   th e  r esu lts   an d   ef f ec t iv en ess   o f   q u e r ies  co n tain in g   a  s p atial  en tity   o f   ad jace n cy .   T h e  en h a n ce m en t  r esu lted   f r o m   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   d u e  to   th e   u s e  o f   a  d ata  m in in g   ap p r o ac h   b ased   o n   an   ass o ciatio n   r u l es  tech n iq u e,   t h e  p r o ce s s in g   o f   th e  g eo g r ap h ical   d ata  in   a  p er s o n alize d   m an n e r ,   co n s id er in g   th e  h ier ar ch ic  s tr u ctu r e  o f   th is   d ata  u s in g   tax o n o m ies  an d   th e  p ar allelis atio n   o f   th e  p r o ce s s   i n   o r d er   to   m in im is e  th e   ex ec u tio n   tim e.   As  f u tu r e  wo r k ,   we  in ten d   to   p r o p o s e  a   n ew  m eth o d   o f   g eo g r ap h ical  q u er y   r ef o r m u latio n ,   b ased   o n   b ig   d ata   tech n o lo g ies  an d   a n   in - d ep th   an aly s is   o f   u s er ’ s   b eh av io u r s   th r o u g h   a  s tu d y   o f   a  s ea r ch   e n g in e ’ s   tr ac es.       RE F E R E NC E S   [1 ]   M .   S a n d e rso n ,   a n d   J.  Ko h ler,   “ An a ly z in g   g e o g ra p h ic   q u e ries , ”   Pro c e e d in g s   o f   S IGIR   th e   W o rk sh o p   o n   Ge o g ra p h i c   In fo rm a t io n   Retrie v a l ,   S h e ffiel d   UK ,   2 0 0 4 ,   p p .   8 - 10 .   [2 ]   D.  Jia n g ,   F .   Ca i,   H.  Ch e n ,   “ Lo c a t io n - se n siti v e   p e rso n a li z e d   q u e ry   a u to - c o m p leti o n , ”   Pro c .   o f  t h e   1 0 t h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   In tell ig e n t   Hu ma n - M a c h i n e   S y ste ms   a n d   Cy b e rn e ti c s (IHM S C) ,   Zh e ji a n g ,   C h in a ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 - 1 9 .   [3 ]   A. - M .   Ro c ío   a n d   L. - O.  Er ick ,   “ Ge o   in fo rm a ti o n   e x trac ti o n   a n d   p ro c e ss in g   fro m   trav e l  n a rra ti v e s,”   P ro c .   o f  1 4 th   I n t .   Co n fer e n c e   o n   El e c tro n ic T ra n sfo rm in g   t h e   Na t u re   o f  C o mm u n ica ti o n ,   He lsi n k i  Fi n la n d ,   2 0 1 0 ,   p p .   3 6 3 - 3 7 3 .   [4 ]   P .   Lo u sta u ,   “ In ter p ré tatio n   a u to m a ti q u e   d ’it i n é ra ires   d a n s  d e s  ré c it s  d e   v o y a g e , ”   P h D  th e sis,  Un i v e rsité  d e   P a u   e t   d e s P a y s d e   l’A d o u r,   2 0 0 8 .   [5 ]   D.  H.  Bo u a m o r ,   “ E x trac ti o n   d e s   c o n n a issa n c e s  à   p a rti r   d u   Web   p o u r  la  re c h e rc h e   d e s  ima g e s  g é o ré fé re n c é e s,”   Pro c e e d in g s  o f  C o n fér e n c e   e n   Re c h e rc h e   d ’In f o rm a ti o n   e t  Ap p li c a t io n s (CORIA ) ,   2 0 0 9 ,   p p .   5 1 9 - 5 2 6 .   [6 ]   D.  Bu sc a ld i  a n d   P .   R o ss o ,   “ Us in g   G e o Wo rd Ne t  f o r  G e o g ra p h ica l  In fo rm a ti o n   Re tr iev a l, ”   W o rk sh o p   o f  t h e   Cro ss - L a n g u a g e   Ev a lu a ti o n   Fo ru m  fo r  Eu ro p e a n   L a n g u a g e s (CL EF ) ,  v o l.   5 7 0 6 ,   p p .   8 6 3 - 8 6 6 ,   2 0 0 8 .   [7 ]   D.  Bu sc a ld i,   “ T o p o n y m   a m b ig u it y   i n   g e o g ra p h ica l  in f o rm a ti o n   re tri e v a l, ”   Pro c .   o f  th e   3 2 n d   In t .   ACM   S IGIR   Co n fer e n c e   o n   Res e a rc h   a n d   De v e lo p me n t  i n   I n fo rm a ti o n   Retrie v a l ,   S IGIR’ 0 9 ,   Ne w Yo rk   USA,   2 0 0 9 ,   p p .   8 4 7 - 8 4 7 .   [8 ]   R.   N.   P .   Va rg a s,  M .   F .   M o u ra ,   E.   A.  S p e ra n z a ,   E.   Ro d rig u e z ,   S .   O .   Re z e n d e ,   “ Disc o v e ri n g   th e   s p a ti a l  c o v e ra g e   o f   th e   d o c u m e n ts   th r o u g h   th e   S p a t ialCIM   m e th o d o lo g y , ”   Pro c e e d in g s  o f   th e   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Ge o g ra p h ic   In fo rm a t io n   S c ien c e   AGIL E'2 0 1 2 ,   Av ig n o n ,   2 0 1 2 ,   p p .   1 8 1 - 1 8 6 .   [9 ]   A.  Ei n a t,   N.   Ha r' e l,   R.   S iv a n ,   A.   S o ffe r,   “ Web - a - wh e re :  G e o tag g i n g   we b   c o n ten t , ”   Pr o c .   o f  th e   2 7 th   A n n u a l  I n t .   ACM   S IGIR   Co n fer e n c e   o n   Res e a rc h   a n d   De v e lo p me n t   in   I n f o rm a t io n   Retrie v a l ,   S h e ffield ,   UK ,   2 0 0 4 ,   p p .   2 7 3 - 2 8 0 .   [1 0 ]   M .   G a io ,   V.T .   Ng u y e n ,   C.   S a l lab e rry ,   “ T y p a g e   d e   n o m s  to p o n y m iq u e s  à   d e s  fi n s  d ’ in d e x a ti o n   g é o g ra p h i q u e , ”   Rev u e   T ra it e me n t  A u to m a ti q u e   d e s L a n g u e s ,   v o l.   5 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 3 - 1 7 6 ,   2 0 1 2 .     [1 1 ]   S .   Ya n g q i u ,   L.   S h i x ia,  L.   Xu e q i n g ,   W.   Ha ix u n ,   “ Au to m a ti c   tax o n o m y   c o n stru c ti o n   fro m   k e y w o r d s  v ia  sc a lab le   Ba y e sia n   ro se   tree s,”   IEE E  T r a n s a c ti o n s o n   Kn o wled g e   a n d   D a ta   En g i n e e rin g ,   v o l.   2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 8 6 1 - 1 8 7 4 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   L .   Xu e q in g ,   e t  a l. ,   “ Au t o m a ti c   tax o n o m y   c o n stru c ti o n   fr o m   k e y w o rd s,”   Pro c .   o f  th e   1 8 th   AC M   S I GKD D  In t .   Co n f .   o n   K n o wle d g e   Disc o v e ry   a n d   Da t a   M i n i n g   (KDD '1 2 ) ,   Ne w Yo r k ,   NY ,   USA,   2 0 1 2 ,   p p .   1 4 3 3 - 1 4 4 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   2 5 8 6   -   2594   2594   [1 3 ]   E.   S a d ik o v ,   J.  M a d h a v a n ,   L .   Wan g ,   A.   Y.  Ha lev y ,   “ Clu ste rin g   q u e ry   re fin e m e n ts  b y   u se r  in ten t, ”   Pro c e e d in g s  o f   th e   1 9 th   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   W o rld   W id e   W e b ,   W W W ’1 0 ,   2 0 1 0 ,   p p .   8 4 1 - 8 5 0 .   [1 4 ]   S .   Alo tei b i  a n d   M .   S a n d e rso n ,   “ An a ly z in g   g e o g ra p h ic  q u e r y   re fo rm u latio n :  An   e x p lo ra t o ry   st u d y , ”   J o u rn a l   o f  t h e   Asso c ia ti o n   f o r In fo rm a t io n   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l.   6 5 ,   no.   1 ,   p p .   1 3 - 2 4 ,   2 0 1 4 .   [1 5 ]   C.   F a n g   a n d   S .   Zh a n g ,   “ G e o g ra p h ic  I n fo rm a ti o n   Re tri e v a l  M e t h o d   f o r  G e o g ra p h y   M a rk - Up   L a n g u a g e   Da ta,”   IS PR S   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  G e o - In fo rm a ti o n ,  v o l  7 ,   n o .   3 ,   p .   8 9 ,   2 0 1 8 .   [1 6 ]   M.  Ko k la  a n d   E.   G u il b e rt,   “ A   Re v iew   o f   G e o sp a ti a l  S e m a n ti c   I n fo rm a ti o n   M o d e l in g   a n d   El icitatio n   Ap p r o a c h e s,”   IS PR S   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  G e o - In fo rm a ti o n ,   v o l.   9 ,   n o .   3 ,   p .   1 4 9 ,   2 0 2 0 .   [1 7 ]   M.   A.  Ra z a ,   R.   M o k h tar,  N.  Ah m a d ,   “ A  su rv e y   o f  sta ti stica l  a p p ro a c h e s  fo r  q u e ry   e x p a n si o n , ”   Kn o wled g e   a n d   In fo rm a t io n   S y ste ms ,  v o l.   6 1 ,   p p .   1 - 2 5 ,   2 0 1 9 .   [1 8 ]   V.  Na k a d e ,   A.  M u sa e v ,   T.   Atk i so n ,   " P re li m in a r y   re se a rc h   o n   t h e sa u ru s - b a se d   q u e ry   e x p a n si o n   f o r  Twit ter  d a ta   e x trac ti o n , "   Pro c e e d i n g s  o f  th e   ACM S E  2 0 1 8   C o n fer e n c e   (ACM S E  ’1 8 ),   Asso c i a ti o n   f o r  Co mp u t in g   M a c h in e ry ,  Ne w Y o rk ,   NY ,   USA ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 - 4.   [1 9 ]   H .   En g h o ff,   “ W h a t  is  tax o n o m y ? - An   o v e rv iew   with   m y riap o d o lo g ica l  e x a m p les , ”   S o il   Or g a n isms ,   v o l.   8 1 ,   n o .   3 ,   p p .   4 4 1 - 4 5 1 ,   2 0 0 9 .   [2 0 ]   J.  Ha n ,   J.   P e i,   Y.   Yin ,   “ M i n in g   f re q u e n t  p a tt e rn s  wi th o u t   c a n d i d a t e   g e n e ra ti o n :  A  fre q u e n t - p a tt e rn   t re e   a p p ro a c h , ”   Da ta   M in in g   a n d   Kn o wled g e   Dis c o v e ry ,   v o l.   8 ,   n o .   1 ,   p p .   53 - 8 7 ,   2 0 0 4 .   [2 1 ]   M .   Al - M a o leg i  a n d   B.   Ar k o k ,   “ An   imp ro v e d   a p ri o ri  a lg o rit h m   f o r  a ss o c iatio n   r u les , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o n   Na tu ra l  L a n g u a g e   C o mp u ti n g ,   v o l.   3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 - 2 9 ,   2 0 1 4 .   [2 2 ]   H.  M .   Na jad a t,   M .   Al - M a o leg i,   B.   Ark o k ,   “ An   imp r o v e d   Ap ri o r i  a lg o r it h m   f o r  a ss o c iatio n   r u les , ”   In ter n a t io n a l   Res e a rc h   J o u rn a l  o f  Co m p u ter   S c ien c e   a n d   Ap p li c a ti o n ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   0 1 - 0 8 ,   2 0 1 3 .   [2 3 ]   L.   De n g   a n d   Y.  L o u ,   “ Im p ro v e m e n t  a n d   re se a rc h   o f  F P - g r o wth   a l g o rit h m   b a se d   o n   d istri b u ted   s p a rk , ”   Pro c e e d i n g   o f  In ter n a ti o n a l   C o n fer e n c e   o n   Cl o u d   Co m p u ti n g   a n d   Bi g   D a ta   (C CBD’2 0 1 5 ) ,   S h a n g h a i,   2 0 1 5 ,   p p .   1 0 5 - 1 0 8 .   [2 4 ]   C.   S a ll a b e rry ,   M .   Ba z iz,  J.  Les b e g u e ries ,   M .   G a io ,   “ Un e   a p p r o c h e   d ' e x trac ti o n   e t   d e   re c h e rc h e   d ’in f o rm a ti o n   sp a ti a le  d a n s  les   d o c u m e n ts  tex tu e ls - é v a lu a ti o n , ”   Pro c e e d in g   o f  Co n fér e n c e   e n   Rec h e rc h e   d ’In fo rm a ti o n   e t   Ap p li c a ti o n s (CORIA ) ,   S a in t - E ti e n n e   F ra n c e ,   2 0 0 7 ,   p p .   5 3 - 64 .   [2 5 ]   O.  El   M i d a o u i,   B.   El   G h a li ,   A.   El   Qa d i,   M .   D.   Ra h m a n i ,   “ G e o g ra p h ica l  Qu e ry   re fo rm u latio n   u sin g   a   G e o g ra p h ica l  Tax o n o m y   a n d   W o rd Ne t, ”   Pro c e d ia   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l .   1 2 7 ,     p p .   4 8 9 - 4 9 8 ,   2 0 1 8 .   [2 6 ]   P e re a - Orte g a ,   e t  a l. ,   “ Ap p l y in g   N LP   tec h n iq u e s  fo r   q u e ry   re fo rm u l a ti o n   to   in fo rm a ti o n   re tri e v a l  wit h   g e o g ra p h ica l   re fe r e n c e s,”   Pro c e e d in g s  o f  t h e   2 0 1 2   Pa c if ic - Asi a   c o n fer e n c e   o n   Eme rg in g   T re n d s  i n   K n o wle d g e   Disc o v e ry   a n d   Da ta   M in in g   (PA KDD '1 2 ) ,   Be rli n ,   He id e lb e rg ,   2 0 1 2 ,   p p .   5 7 - 69 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       El  Mi d a o u i  O m a r   re c e iv e d   th e   F re n c h   h i g h   sc h o o l  d i p lo m a   i n   M a th e m a ti c s  in   2 0 0 5 .   T h e n ,   th e   Ba c h e lo r  d e g re e   in   M a th e m a ti c s  a n d   Co m p u ter  S c ien c e   i n   2 0 0 9   fr o m   th e   F a c u lt y   o f   S c ien c e   o f   M o h a m m e d   V  U n iv e rsit y   i n   Ra b a t  (M o r o c c o ).   O b tain e d   h is  M a st e r  d e g re e   i n   a p p li e d   c o m p u ter  s c ien c e   in   2 0 1 1   fro m   th e   sa m e   F a c u lt y .   C u rre n tl y ,   h e   is  p re p a ri n g   h is  P h . D.  i n   th e   Lab o ra to r y   o f   Re se a rc h   in   In fo rm a ti c s  a n d   Tele c o m m u n ica ti o n s  (LRIT ) ,   a n d   h e   wo rk s  a s  a   p e rm a n e n t  tea c h e r   a t  th e   e n g in e e r  S c h o o l  “ EM S I ”   in   Ra b a t.   His  re se a rc h   in ter e sts  in c lu d e :   Da ta  M in i n g ,   in fo rm a ti o n   re tri e v a l ,   so ftwa re   e n g in e e rin g   a n d   Bi g   Da ta.         El  G h a li   Btih a l   re c e iv e d   th e   F r e n c h   h ig h   sc h o o l  d i p lo m a   in   M a th e m a ti c s  in   2 0 0 6 .   T h e n ,   th e   Ba c h e lo r  d e g re e   in   M a th e m a ti c s  a n d   Co m p u ter  S c ien c e   i n   2 0 0 9   fr o m   th e   F a c u lt y   o f   S c ien c e   o f   M o h a m m e d   V  Un iv e rsity   in   Ra b a t  (M o r o c c o ).   O b tain e d   h e r  M a ste r  d e g re e   i n   a p p li e d   In fo rm a ti c s a n d   Tele c o m m u n ica ti o n   in   2 0 1 1   fro m   t h e   sa m e   F a c u lt y .   Th e n   h e r  P h . D i n   Ju l y   2 0 1 6 .   Is  c u rre n tl y ,   w o rk i n g   a s  a n   a ss istan t  p r o fe ss o r  a t   a n   e n g i n e e r  S c h o o l   i n   Ra b a t.   He r  re se a rc h   in tere sts in c lu d e :  M a c h i n e   M i n in g ,   i n fo rm a ti o n   re tri e v a l ,   Big   Da ta an d   Bu si n e ss   In telli g e n c e .           El  Q a d i  Abd e r r a h im   is  c u rre n t l y   P ro fe ss o r  in   C o m p u ter  S c ien c e   De p a rtme n t,   Hig h   S c h o o l  o f  Tec h n o l o g y   o f  S a le,   M o h a m m e d   V  Un i v e rsity   in   Ra b a t,   M o r o c c o .   He   re c e iv e d   h is  P h . D.   fro m   th e   fa c u lt y   o f  sc ien c e s,  M o h a m m e d   V  Un iv e rsity   in   Ra b a t,   i n   Ju ly   2 0 0 2 .   In   Ju n e   2 0 1 0 ,   h e   o b tai n e d   h is  HD R  fr o m   th e   sa m e   F a c u lt y ,   in   th e   s u b jec t:   “ In f o rm a ti o n   Re tri e v a l  a n d   Q u e ry   o p ti m iza ti o n   i n   Da ta  wa re h o u se ” .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e :  d a ta  m in in g ,   tex t  m in i n g ,   we b   u sa g e   m in in g ,   in f o rm a ti o n   re tri e v a l,   q u e r y   e x p a n si o n ,   q u e r y   re c o m m e n d a ti o n ,   se m a n ti c   we b ,   d a ta i n teg ra ti o n ,   S QL  q u e r y   Op t i m iza ti o n   a n d   Big   Da ta .         Mo u l a y   Dr iss  Ra h m a n i  is  F u ll   P ro fe ss o r  o f  C o m p u ter  S c ien c e   i n   M o h a m m e d   V  Un iv e rsity   i n   Ra b a t  (M o ro c c o )   wh e re   h e   wa s  He a d   o f  De p a rtme n t  o f  C o m p u t e r  S c ien c e   u n ti l  2 0 1 5 .   He   h a s   o v e r  2 5   y e a rs  o f  tea c h in g   e x p e rien c e   (Co n c u rre n t   p r o g ra m m in g   i n   Ja v a   a n d   S c a la,  G ra p h ic  Us e r   In terfa c e ,   Co m p il a ti o n ,   XML   T e c h n o l o g y ).   His   a re a   o f  re se a rc h   i n tere st  in c l u d e s  B u sin e ss   P ro c e ss   M o d e ll i n g ,   Urb a n   M o d e ll in g ,   W i re les s  S e n so r   Ne two r k ,   Ca r - f o ll o win g   m o d e ll i n g ,   S m a rt  c it ies .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.