I detta dokument presenterar vi en ny ram för uppskattning av sociala point-of-interest (POI) gränser, även kallad GeoSocialBound, använder spatio-textual information baserad på geo-taggade tweets. Vi börjar med att definiera en social POI-gräns som ett småskaligt kluster som innehåller dess POI-center, geografiskt bildat med en konvex polygon. Motiverade av en insiktsfull observation med avseende på uppskattningsnoggrannhet formulerar vi ett begränsat optimeringsproblem, där vi är intresserade av att hitta radien av en cirkel så att en nydefinierad objektiv funktion maximeras. För att lösa detta problem introducerar vi en effektiv optimal skattningsalgoritm vars runtime komplexitet är linjär i antalet geo-taggar i ett dataset. Dessutom utvärderar vi empiriskt skattningsprestandan för vår GeoSocialBound-algoritm för olika miljöer och validerar komplexitetsanalysen. Som ett resultat av detta ges viktig information om hur man får verkliga GeosocialBounds med en hög grad av noggrannhet.
Vu m.fl. REF uppskattade sociala POI-gränser som kallas GeoSocialBound baserat på POI och dess taggar.
GeoSocialBound: an efficient framework for estimating social POI boundaries using spatio--textual information
{'venue': "GeoRich '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}