Vi föreslår en ny nätverksbaserad metod för lokaliseringsuppskattning i sociala medier som integrerar belägg för den sociala bindningsstyrkan mellan användare för förbättrad lokaliseringsuppskattning. Konkret föreslår vi en platsskattare -FriendlyLocation - som utnyttjar förhållandet mellan styrkan i kopplingen mellan ett par användare och avståndet mellan paret. Baserat på en undersökning av över 100 miljoner geokodade tweets och 73 miljoner Twitter-användarprofiler, identifierar vi flera faktorer såsom antalet följare och hur användarna interagerar som starkt kan avslöja avståndet mellan ett par användare. Vi använder dessa faktorer för att träna ett beslut träd för att skilja mellan par av användare som är benägna att bo i närheten och par av användare som är benägna att leva i olika områden. Vi använder resultaten av detta beslut träd som indata till en maximal sannolikhet estimator för att förutsäga en användares plats. Vi finner att denna föreslagna metod avsevärt förbättrar resultaten av lokaliseringsuppskattning i förhållande till en toppmodern teknik. Vårt system minskar det genomsnittliga felavståndet för 80% av Twitter-användare från 40 miles till 21 miles med endast information från användarens vänner och vänner, vilket har stor betydelse för att öka traditionella sociala medier och berika platsbaserade tjänster med mer förfinade och exakta lokaliseringsberäkningar.
McGee och Al. REF förutspådde platsen för användarna med hjälp av slip styrka av medlemmarna i Twitter.
Location prediction in social media based on tie strength
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}