Fabien Duchateau

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Le choix d'un quartier est primordial lors d'un achat ou d'une location immobilière. Or, il est fréquent de ne pas connaître la ville où l'on arrive (e.g., mutation professionnelle) et la sélection d'un quartier pertinent devient alors un véritable défi. Dans cet article, nous présentons un outil qui facilite la comparaison entre quartiers (IRIS de l'INSEE). Nous exploitons plusieurs indicateurs pour différencier les quartiers et plusieurs algorithmes (basés sur la mesure cosine ou l'écart-type, Birch, Kmeans, Mean Shift, Mini Batch KMeans, Spectral Clustering, et One-class SVM) permettent soit de recommander un quartier, soit de regrouper des quartiers similaires.

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      url = {http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002526},
    }

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    @inproceedings {egc19-dahlia,
      author = {Loïc Bonneval and Fabien Duchateau and Franck Favetta and Aurélien Gentil and Mohamed Nader Jelassi and Maryvonne Miquel and Ludovic Moncla},
      title = {Étude des quartiers : défis et pistes de recherche},
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      year = {2019},
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Prototype

Le code source est disponible sur le dépôt HiL-recommender.

Screenshots

screenshot of VizLIRIS - clustering
Clustering de quartiers avec l'algorithme Birch (rayon 3 kms, centre de Paris)
screenshot of VizLIRIS - clustering
Recommandation de quartiers avec l'algorithme basé sur la mesure cosine (départ de Montpellier et arrivée à Lyon)

Demonstration video

Vidéo de présentation de VizLIRIS (comparaison de quartiers et recommandation de quartiers)