Docente
Mariagrazia Fugini (mail)
Referente del progetto
Mariagrazia Fugini ( mail)
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
georeferenziazione, multimedialità, AI per gestione contenuti
Termine per accettazione progetto
31/10/2023
Tecnologie da utilizzare
Le mappe geografiche possono essere arricchite con conoscenza su contenuti multimediali e riferimenti temporali per focalizzare temi specifici relativi a certi contesti quali : Cultural Heritage, Storia, Turismo, Giornalismo. Tale conoscenza permette l’integrazione di contenuti multimediali, la gestione tempole e la auto-adattività a vari contesti.
Nel progetto si estende MAGIS, MAGIS (Multimedia Adaptive Geographic Information System) è un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati. I contenuti sono organizzati in tre dimensioni: geografica, cronologica e tematica.
Dal punto di vista tecnico, è una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL.
Nel progetto si estende MAGIS, MAGIS (Multimedia Adaptive Geographic Information System) è un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati. I contenuti sono organizzati in tre dimensioni: geografica, cronologica e tematica.
Dal punto di vista tecnico, è una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL.
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto estende MAGIS, una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL. Attualmente ne è disponibile un prototipo funzionante che comprende le seguenti sezioni.
• Contents: visualizza un elenco dei contenuti inseriti nel dataset e consente di modificare i metadati associati e di georeferenziare manualmente i singoli item.
• Fetch: consente di recuperare un content-item da un indirizzo Web ed inserirlo nel dataset.
• Upload: consente di inserire manualmente un content-item (stesso form usato per il Fetch).
• View: interfaccia di navigazione dei contenuti inseriti. Una mappa interattiva consente di navigare la dimensione spaziale (pan e zoom). Un pannello di navigazione consente di filtrare la dimensione cronologica e la dimensione tematica. La dimensione tematica visualizza gli elementi presenti in una semplice ontologia che collega i contenuti in particolare con relazione gerarchica. Cliccando su ogni marker si visualizza il nome del point-of-interest e un elenco degi content-item collegati. Cliccando sul titolo dell’item, si visualizza il contenuto multimediale relativo (testo, immagine o video) e il link all’indirizzo Web corrispondente.
________________________________________
Possibilità di ampliamento
Sezione Contents: sostituire elenco con una data-table (funzioni di ordinamento, filtro, paginazione).
Sezione Fetch: estendere ai post di social media (Facebook, Twitter, etc); estrarre automticamente le coordinate geografiche e la data quando già presenti nei metadati; agganciare le API di classificazione automatica (v. più sotto “Content Classification”).
Sezione Upload: completare il form di caricamento “manuale”.
Sezione View: gestire la navigazione dei livelli tematici; filtrare gli item associati ai point-of-interest (quando più di uno); abilitare l’opzione “related contents”; inserire selettore language; diversificare colori e simboli dei marker.
Content Classification: automazione della fase di classificazione dei contenuti (mediante le API di Machine Learning di Monkeylearn); integrazione con un altro servizio di ML (ad es. UClassify).
Content Feeding: realizzazione di un connettore per importare contenuti da un archivio open-data on-line.
Ontologia: realizzazione di un form per inserire e visualizzare le relazioni logiche tra i contenuti.
Datasets: realizzazione di dataset verticali dedicati a tematiche specifiche.
• Contents: visualizza un elenco dei contenuti inseriti nel dataset e consente di modificare i metadati associati e di georeferenziare manualmente i singoli item.
• Fetch: consente di recuperare un content-item da un indirizzo Web ed inserirlo nel dataset.
• Upload: consente di inserire manualmente un content-item (stesso form usato per il Fetch).
• View: interfaccia di navigazione dei contenuti inseriti. Una mappa interattiva consente di navigare la dimensione spaziale (pan e zoom). Un pannello di navigazione consente di filtrare la dimensione cronologica e la dimensione tematica. La dimensione tematica visualizza gli elementi presenti in una semplice ontologia che collega i contenuti in particolare con relazione gerarchica. Cliccando su ogni marker si visualizza il nome del point-of-interest e un elenco degi content-item collegati. Cliccando sul titolo dell’item, si visualizza il contenuto multimediale relativo (testo, immagine o video) e il link all’indirizzo Web corrispondente.
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Possibilità di ampliamento
Sezione Contents: sostituire elenco con una data-table (funzioni di ordinamento, filtro, paginazione).
Sezione Fetch: estendere ai post di social media (Facebook, Twitter, etc); estrarre automticamente le coordinate geografiche e la data quando già presenti nei metadati; agganciare le API di classificazione automatica (v. più sotto “Content Classification”).
Sezione Upload: completare il form di caricamento “manuale”.
Sezione View: gestire la navigazione dei livelli tematici; filtrare gli item associati ai point-of-interest (quando più di uno); abilitare l’opzione “related contents”; inserire selettore language; diversificare colori e simboli dei marker.
Content Classification: automazione della fase di classificazione dei contenuti (mediante le API di Machine Learning di Monkeylearn); integrazione con un altro servizio di ML (ad es. UClassify).
Content Feeding: realizzazione di un connettore per importare contenuti da un archivio open-data on-line.
Ontologia: realizzazione di un form per inserire e visualizzare le relazioni logiche tra i contenuti.
Datasets: realizzazione di dataset verticali dedicati a tematiche specifiche.