Platser, t.ex. länder, stater, städer, och punkt-of-interests, är centrala för nyheter, nödsituationer, och människors dagliga liv. Automatisk identifiering av platser som förknippas med eller nämns i dokument har undersökts i årtionden. Som en av de mest populära online sociala nätverksplattformar, Twitter har lockat ett stort antal användare som skickar miljontals tweets på daglig basis. På grund av den globala täckningen av sina användare och färskhet i realtid av tweets, plats förutsägelse på Twitter har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Forskningsinsatser görs för att hantera nya utmaningar och möjligheter som tweets bullriga, korta och kontextrika karaktär medför. I den här undersökningen strävar vi efter att erbjuda en helhetsbild av lokaliseringsprognoser på Twitter. Vi koncentrerar oss särskilt på förutsägelser om användarhem platser, tweet platser, och nämnda platser. Vi definierar först de tre uppgifterna och ser över utvärderingsmåtten. Genom att sammanfatta Twitter-nätverk, tweet innehåll, och tweet sammanhang som potentiella ingångar, vi sedan strukturellt belysa hur problemen beror på dessa ingångar. Varje beroende åskådliggörs av en omfattande översyn av motsvarande strategier som antagits i de senaste strategierna. Dessutom går vi också kort igenom två relaterade problem, dvs. semantiska lokaliseringsprognoser och rekommendationer av intresse. Slutligen räknar vi upp framtida forskningsinriktningar.
Plats i Twitter kan delas in i tre kategorier REF, nämligen hem plats, angiven plats och tweet plats.
A Survey of Location Prediction on Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}