In this work, we use the OpenWiFiSp

In this work, we use the OpenWiFiSpots1 database to obtain the addresses of public hotspots. Considering that the website provides no API to request the data, hotspots in different cities were searched manually on the website and the addresses were parsed from the search results. To transform the addresses to geographic coordinates,the MapQuest geocoding API was used. Hotspot locations of ten large cities were obtained, eight in the United States and two in Europe. To give an example, Fig. 1a shows a small map extract of London with those of the hotspots that are contained in this area. Cities with a large number of listed hotspots and different layouts (e.g., grid-based cities, ring-based cities) and characteristics were selected to obtain more general results. The first columns of Table I present some of these characteristics, i.e., the number of gathered hotspots, the total investigated area, and the population of each city. It can be seen that the cities widely differ, e.g., in the number of users per hotspot. Note that the obtained hotspot locations are only a sample of a possibly larger number of WiFi hotspots, as some hotspots might not be listed in the database. As a result of this work, we find a simple model that fits quite well for all cities independent of the actual characteristics

Kết quả (Việt) 1:

Công việc này, chúng tôi sử dụng cơ sở dữ liệu OpenWiFiSpots1 để có được địa chỉ của các khu vực điểm nóng. Xem xét rằng các trang web cung cấp không có API để yêu cầu các dữ liệu, các điểm nóng ở các thành phố khác nhau đã được tìm kiếm theo cách thủ công trên các trang web và các địa chỉ đã được phân tích từ kết quả tìm kiếm. Để chuyển đổi các địa chỉ để toạ độ địa lý, MapQuest geocoding API được sử dụng. Điểm truy cập vị trí của 10 thành phố lớn đã được, tám tại Hoa Kỳ và hai tại châu Âu. Để đưa ra một ví dụ, hình 1a cho thấy bản đồ nhỏ trích của Luân Đôn với các điểm nóng được chứa trong lĩnh vực này. Các thành phố với một số lượng lớn các điểm nóng được liệt kê và bố trí khác nhau (ví dụ, dựa trên lưới điện thành phố, các thành phố dựa trên vòng) và đặc điểm đã được lựa chọn để có được kết quả tổng quát hơn. Cột chính của bảng tôi trình bày một số trong những đặc điểm này, ví dụ, số lượng các điểm nóng thu thập, Tổng điều tra diện tích và dân số của mỗi thành phố. Có thể thấy rằng những thành phố rộng rãi khác nhau, ví dụ, số lượng người sử dụng mỗi điểm nóng. Lưu ý rằng các vị trí điểm nóng thu được chỉ là một mẫu của một số điểm nóng WiFi, có thể lớn hơn như một số điểm nóng có thể không được liệt kê trong cơ sở dữ liệu. Là kết quả của công việc này, chúng tôi nhiều một mô hình đơn giản phù hợp với khá tốt cho tất cả các thành phố độc lập với các đặc điểm thực tế

Kết quả (Việt) 2:

Trong tác phẩm này, chúng tôi sử dụng cơ sở dữ liệu OpenWiFiSpots1 để có được địa chỉ của các điểm nóng công cộng. Xét rằng các trang web không cung cấp API để yêu cầu dữ liệu, các điểm nóng ở các thành phố khác nhau đã được tìm kiếm thủ công trên các trang web và địa chỉ đã được phân tích từ kết quả tìm kiếm. Để chuyển đổi địa chỉ cho các tọa độ địa lý, mã hóa địa lý API MapQuest được sử dụng. địa điểm Hotspot của mười thành phố lớn đã thu được, tám tại Hoa Kỳ và hai ở châu Âu. Để đưa ra một ví dụ, hình. 1a cho thấy một trích lục bản đồ nhỏ của London với những điểm nóng mà được chứa trong khu vực này. Các thành phố với số lượng lớn các điểm nóng được liệt kê và bố trí khác nhau (ví dụ, các thành phố dựa trên lưới điện, các thành phố ring-based) và đặc điểm đã được lựa chọn để có được kết quả tổng quát hơn. Các cột fi đầu tiên của Bảng, tôi trình bày một số những đặc điểm này, tức là, số lượng các điểm nóng thu thập, tổng điều tra khu vực, và dân số của mỗi thành phố. Có thể thấy rằng các thành phố khác nhau rất nhiều, ví dụ, trong số người sử dụng mỗi hotspot. Lưu ý rằng các địa điểm hotspot thu được chỉ là một mẫu của một số có thể lớn hơn các điểm nóng WiFi, như một số điểm nóng có thể không được liệt kê trong cơ sở dữ liệu. Như một kết quả của công việc này, chúng tôi FI ND một mô hình đơn giản phù hợp khá tốt cho tất cả các thành phố độc lập với đặc điểm thực tế