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Semi-automatic spatial classification of heterogeneous spatial open government data : use case of Germany

  • As part of the research project Open Data Cloud Services (ODCS), we have been trying to overcome some of the limitations introduced through the heterogeneity of spatial open government data (sOGD). In this paper we describe some of the challenges of sODG and one of the tools we built to spatially organize heterogenous sOGD, to make it easier for users to find data and automatically integrate it into existing data structures and in the future allow for cross-dataset spatial analysis.

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Verfasserangaben:Sebastian MeierORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.5194/ica-abs-5-59-2022
ISSN:2570-2106
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Abstracts of the International Cartographic Association
Verlag:Copernicus Publications
Verlagsort:Göttingen
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):24.03.2023
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Veröffentlichende Institution:Fachhochschule Potsdam
Beteiligte Körperschaft:International Cartographic Association
Datum der Freischaltung:24.03.2023
Freies Schlagwort / Tag:Open Government Data
GND-Schlagwort:Klassifikation; Ähnlichkeitssuche; Taxonomie; Automation
Seitenzahl:2
Fachbereiche und Zentrale Einrichtungen:FB4 Design
DDC-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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