Geolokaliseringsdata från sociala medier ger oss information, på nya sätt, för att förstå människors attityder och intressen genom deras verksamhetsval. I den här artikeln utforskar vi idén att härleda individuella livsstilsmönster från val av aktivitetslokalisering som avslöjas i sociala medier. Vi presenterar en modell för att förstå livsstilsmönster med hjälp av kontextuell information (t. ex. platskategorier) från användarincheckningar. Probabilistiska ämnesmodeller utvecklas för att dra slutsatser om individuella geo livsstilsmönster ur två perspektiv: i) för att karakterisera mönster av användarintressen till olika typer av platser och ii) för att karakterisera mönster av användarbesök i olika stadsdelar. Metoden tillämpas på en datauppsättning av Foursquare-kontroller av användare från New York City. Samexistensen av flera lokaliseringssammanhang och motsvarande sannolikheter i ett givet mönster ger användbar information om användarnas intressen och val. Det finns att geo livsstil mönster har liknande objekt-antingen närliggande stadsdelar eller liknande lokaliseringskategorier. Den semantiska och geografiska närheten av objekt i ett mönster återspeglar den dolda regelbundenheten i användarnas preferenser och plats val beteende.
Hasan och Ukkusuri REF använder probabilistiska ämnesmodeller och kontextuell information för att dra slutsatser om livsstilsmönster och upptäcka dold regelbundenhet i platsens valbeteende.
Location Contexts of User Check-Ins to Model Urban Geo Life-Style Patterns
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}