Abstract-Vi studerar problemet med att förutsäga hem platser för Twitter-användare med hjälp av innehållet i deras tweet meddelanden. Med hjälp av tre sannolikhetsmodeller för platser jämför vi både Gaussian Mixing Model (GMM) och Maximum Likelihood Estimation (MLE). Dessutom föreslår vi två nya oövervakade metoder baserade på begreppen icke-lokalitet och geometrisk-lokalitet för att beskära bullriga data från tweetmeddelanden. I experimenten, vår oövervakade metod förbättrar baslinjerna avsevärt och visar jämförbara resultat med den övervakade state-of-the-art-metoden. För 5.113 Twitter-användare i testuppsättningen, i genomsnitt, vår strategi med endast 250 utvalda lokala ord eller mindre kan förutsäga sina hem platser (inom 100 miles) med noggrannheten 0.49, eller har 509.3 miles av genomsnittliga felavstånd i bästa fall.
Använda en Gaussian Blandning Modell och maximal Sannolikhet Uppskattning, Chang et al. I Ref föreslogs en metod för lokalisering på stadsnivå.
@Phillies Tweeting from Philly? Predicting Twitter User Locations with Spatial Word Usage
{'venue': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'journal': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}