Kunskapsbaser har använts för att förbättra prestanda i tillämpningar som sträcker sig från webbsökning och händelsedetektering till enhetsigenkänning och disambigering. På senare tid har kunskapsbaser använts för att analysera sociala data. En viktig utmaning i analysen av sociala data har varit identifieringen av nätanvändarnas geografiska läge i ett socialt nätverk som t.ex. Twitter. Befintliga metoder för att förutsäga var användarna befinner sig, baserat på deras tweets, bygger enbart på sociala mediefunktioner eller probabilistiska språkmodeller. Dessa metoder övervakas och kräver stora utbildningsdatauppsättningar av geo-taggade tweets för att bygga sina modeller. Eftersom de flesta Twitter-användare är ovilliga att publicera sin plats, är insamlingen av geo-taggade tweets en tid intensiv process. För att lösa detta problem presenterar vi ett alternativt, kunskapsbaserat tillvägagångssätt för att förutsäga en Twitter-användares läge på stadsnivå. Vår strategi använder Wikipedia som en källa till kunskap bas genom att utnyttja sin hyperlänk struktur. Våra experiment, på ett offentligt tillgängligt dataset, visar en förbättring med 3% i exaktheten av förutsägelser och en 16% minskning av den genomsnittliga felsträckan, över den senaste tekniken övervakad.
I REF, Krishnamurthy et al. utnyttjade Twitter (https://twitter.com) tweets för att förutsäga var användarna finns.
Knowledge Enabled Approach to Predict the Location of Twitter Users
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}