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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Li He. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
He, L., Trépanier, M., & Agard, B. (2021). Space-time classification of public transit smart card users' activity locations from smart card data. Public Transport, 13(3), 579-595. Lien externe
He, L., Agard, B., & Trépanier, M. (2020). A classification of public transit users with smart card data based on time series distance metrics and a hierarchical clustering method. Transportmetrica A: Transport Science, 16(1), 56-75. Lien externe
He, L. (2019). Méthodes spatio-temporelles de fouilles des données de cartes à puce en transport urbain [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
He, L., Trépanier, M., & Agard, B. (2019). Sampling method applied to the clustering of temporal patterns of public transit smart card users. (Rapport technique n° CIRRELT-2019-30). Lien externe
He, L., Agard, B., & Trépanier, M. (2017). Comparing time series segmentation methods for the analysis of transportation patterns with smart card data. (Rapport technique n° CIRRELT-2017-28). Lien externe
He, L., Trépanier, M., & Agard, B. (mai 2017). Evaluating the change on users' spatial patterns using dynamic time warping distance applied to smart card data [Communication écrite]. 3rd International Workshop and Symposium Research and Applications on the Use of Passive Data fom Public Transport, Santiago, Chili. Non disponible
He, L., Trépanier, M., & Agard, B. (janvier 2017). Evaluating the impacts on users' temporal patterns of a bus-rapid transit using cross correlation distance and sampled hierarchical clustering applied to smart card data [Communication écrite]. 96th Annual Meeting of the Transportation Research Board (TRB 2017), Washington, DC. Lien externe
He, L., Agard, B., & Trépanier, M. (mai 2017). Évaluation des impacts de l'implantation d'un service de bus rapide à partir de données de cartes à puce [Communication écrite]. 12e Congrès international de génie industriel (GI 2017), Compiègne, France. Lien externe
He, L., & Trépanier, M. (2015). Estimating the Destination of Unlinked Trips in Transit Smart Card Fare Data. Transportation Research Record, 2535(1), 97-104. Lien externe
He, L., Nassir, N., Trépanier, M., & Hickman, M. (juillet 2015). Validating and calibrating a destination estimation algorithm for public transport smart card fare collection systems [Communication écrite]. 13th Conference on Advanced Systems in Public Transport, Rotterdam, Pays-Bas. Non disponible
He, L. (2014). Contributions à l'amélioration d'un algorithme d'estimation des destinations des déplacements unitaires dérivées des validations d'un système de perception par carte à puce [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Murray, P.-W., He, L., Agard, B., & Barajas, M.-A. (octobre 2015). Segmentation de données de livraison pour la prévision de la demande des clients [Communication écrite]. 11e Congrès international de génie industriel (CIGI 2015), Québec, Canada. Lien externe
