Hello,
Les deux approches me semblent pertinentes :
celles basée sur les occurrences sera surement plus facile à ajouter à
Osmose
celle basée sur wikidata fait plus de sens pour partager le travail de
nettoyage. Et les magasins sont un bon objectif pour commencer
Voilà une requête limitée aux alentours de Paris :
http://tinyurl.com/y8wf63u5
je ne sais pas s'il est possible d'aller plus loin dans le découpage
géographique avec cet outil
Une autre approche serait d'utiliser wikidata uniquement pour récupérer
les id qui devraient être dans un tag brand:wikidata au lieu de
wikidata, puis passer directement à overpass pour les rechercher ...
Noémie
Le 2018-04-13 12:26, PanierAvide a écrit :
> Bonjour,
>
> À priori ce serait pas mal de commencer à nettoyer les données, pour éviter
> l'effet de recopie basée sur ce que fait le voisin. Avec le service Wikidata
> + OSM, on peut les repérer assez rapidement, exemple avec les magasins de
> chaînes [1] (il manque que de filtrer par pays, mais ça dépasse mes
> compétences en SPARQL). Si on a la bonne requête SPARQL, on peut se partager
> la tâche par département, et assez rapidement s'en sortir. Le tout c'est de
> savoir si on commence par les réseaux de transports, les magasins, les
> équipements... Le plus simple est sûrement les magasins, car ils ont l'air
> renseignés de manière homogène côté Wikidata, ce qui n'est pas le cas des
> réseaux de transports.
>
> Une fois que le nettoyage est fait, une bonne analyse Osmose permettra
> justement d'identifier les nouvelles erreurs. Il faudra par contre voir si
> c'est possible de créer une analyse basée sur une sortie de wikidata (à
> priori non ?).
>
> De mon côté je suis partant pour donner un coup de main sur le sujet (j'avais
> soulevé la question sur talk-fr-bzh en juillet dernier [1]).
>
> Adrien.
>
> [1]
> https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-fr-bzh/2017-July/002049.html
>
> Le 13/04/2018 à 11:20, Noémie Lehuby a écrit :
>
> Hello,
>
> Merci. J'ai corrigé les Autolib', mais le problème est plus vaste : on a le
> même souci avec les Franprix ou les Décathlon par exemple.
>
> Y a des gens motivés pour m'aider à corriger tout ça et/ou bosser sur une
> analyse Osmose sur le sujet ?
>
> Noémie
>
> Le 2018-04-11 18:58, PanierAvide a écrit :
> Bonjour,
>
> C'est bien ça, le wikidata=* doit pointer sur l'item correspondant à cet
> objet précis, donc là préférer brand:wikidata=* ou operator:wikidata=* (ou
> network:wikidata si Autolib' désigne le nom du réseau parisien).
>
> Adrien.
>
> Le 11/04/2018 à 16:13, Noémie Lehuby a écrit :
>
> Bonjour,
>
> Le tag wikidata correspondant à Autolib' a été ajouté sur les stations
> Autolib' de région parisienne.
> Par exemple : https://www.openstreetmap.org/node/4472979080
>
> Il me semble que cela devrait être dans un tag brand:wikidata (voire
> operator:wikidata). Je me trompe ?
>
> Noémie
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Links:
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[1]
https://sophox.org/sophox/#%23Objects%20linking%20to%20place%20of%20business%20with%20%22wikidata%22%20tag%20instead%20of%20%22operator%3Awikidata%22%20tag%0ASELECT%20%3FosmId%20%3FwdLabel%20%3Fwd%20%3FwpTag%20WHERE%20%7B%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20an%20OSM%20type%20%28%27n%27%2C%20%27r%27%2C%20%27w%27%29.%0A%20%20%23%20Replace%20%3FosmType%20with%20a%20string%20%27r%27%20to%20show%20only%20relations.%0A%20%20%3FosmId%20osmm%3Atype%20%3FosmType%20.%0A%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20a%20tag%20called%20%22wikidata%22%0A%20%20%3FosmId%20osmt%3Awikidata%20%3Fwd%20.%0A%0A%20%20%23%20Filter%20out%20entries%20that%20have%20identical%20wikidata%20and%20operator%3Awikidata%0A%20%20%23%20In%20theory%20there%20should%20only%20be%20one%20WP%20tag%0A%20%20FILTER%20NOT%20EXISTS%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Abrand%3Awikidata%20%3Fwd%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Include%20Wikipedia%20tag%20if%20it%20exists%0A%20%20OPTIONAL%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Awi!
kipedia%2
0%3FwpTag%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20find%20pl%3A%2a%20wikipedia%20tags%20%28point%20to%20Polish%20wiki%29%0A%20%20%23%20For%20performance%2C%20remove%20the%20%22OPTIONAL%20%7B%22%20and%20%22%7D%22%20part%20above%0A%20%20%23%20FILTER%28%20STRSTARTS%28STR%28%3FwpTag%29%2C%20%27https%3A%2F%2Fpl.wikipedia%27%29%29%20.%0A%0A%20%20%23%20Or%2C%20instead%2C%20only%20show%20Wikidata%20items%20that%20have%20a%20Polish%20WP%20article%0A%20%20%23%20You%20may%20also%20want%20to%20add%20%3Farticle%20to%20the%20list%20of%20fields%20returns%20by%20SELECT%20statement%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3Aabout%20%3Fwd%20.%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3AisPartOf%20%3Chttps%3A%2F%2Fpl.wikipedia.org%2F%3E.%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20restrict%20OSM%20objects%20to%20those%20that%20have%20a%20specific%20tag%20%28and%20value%29%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20osmt%3Aplace%20%27city%27%20.%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20exact%20string%20matching%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20!
osmt%3Ana
me%3Aen%20%3Fnameen%20.%20%20%20%20%20%23%20unless%20filtered%2C%20matches%20all%20objects%20with%20this%20tag%0A%20%20%23%20%20FILTER%28%20regex%28%3Fnameen%2C%20%22A.b%22%29%20%29%20%20%20%20%23%20filter%20name%3Aen%20to%20match%20a%20regex.%20Not%20very%20efficient%0A%0A%20%20%23%20%3Fwd%20must%20be%20%22instance%20of%22%20an%20enterprise%2C%20or%20instance%20of%20an%20item%20which%20is%20a%20subclass%28es%29%20of%20it.%0A%20%20%3Fwd%20wdt%3AP31%2Fwdt%3AP279%2a%20wd%3AQ507619%20.%0A%0A%20%20%23%20Pick%20the%20first%20available%20language%20for%20the%20wikidata%20entry%20%28creates%20%3FwdLabel%20value%29%0A%20%20SERVICE%20wikibase%3Alabel%20%7B%20bd%3AserviceParam%20wikibase%3Alanguage%20%22%5BAUTO_LANGUAGE%5D%2Cen%2Cde%2Cfr%2Cit%2Cpl%2Cru%2Ces%2Csv%2Cnl%22%20.%20%7D%0A%7D%0ALIMIT%2050
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