Abstract-Problemet att förutsäga lokaliseringen av användare på stora sociala nätverk som Twitter har uppstått från verkliga applikationer såsom social oro upptäckt och online-marknadsföring. Twitteranvändare geolocation är ett svårt och aktivt forskningsämne med en stor litteratur. De flesta av de föreslagna metoderna följer antingen en innehållsbaserad eller en nätverksbaserad metod. Den förra utnyttjar användargenererat innehåll medan den senare använder anslutningen eller interaktionen mellan Twitter-användare. I detta dokument introducerar vi en ny metod som kombinerar styrkan i båda tillvägagångssätten. Konkret föreslår vi en multi-entry neural nätverk arkitektur som heter MENET utnyttja framstegen i djupt lärande och multiview lärande. MENET:s allmängiltighet gör det möjligt att integrera flera datarepresentationer. I samband med Twitter-användarens geolokalisering inser vi MENET med text-, nätverks- och metadatafunktioner. Med tanke på den naturliga fördelningen av Twitter-användare över det berörda geografiska området, delar vi in jordens yta i flerskaliga celler och utbildar MENET med cellernas etiketter. Vi visar att vår metod överträffar den senaste tekniken med en stor marginal på tre referensdatauppsättningar.
I REF föreslogs en modell för lärande med djupa multivyer som kombinerar text-, nätverks- och metadatafunktioner för att förutsäga geolokaliseringen av en tweet.
Multiview Deep Learning for Predicting Twitter Users' Location
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}