Användares platser är viktiga för många program såsom personlig sökning och lokaliserad innehåll leverans. I den här artikeln studerar vi problemet med att profilera Twitteranvändares platser med deras följande nätverk och tweets. Vi föreslår en flera platser profilering modell (MLP), som har tre nyckelfunktioner: 1) det formellt modellerar hur sannolikt en användare följer en annan användare med tanke på deras platser och hur troligt en användare tweets en plats med tanke på hans plats, 2) det i grunden fångar att en användare har flera platser och hans följande relationer och tweetade platser kan relateras till någon av hans platser, och vissa av dem är även bullriga, och 3) det använder nyligen hem platser för vissa användare som partiell övervakning. Som ett resultat, MLP inte bara upptäcka användarnas platser exakt och fullständigt, men också "förklarar" varje följande relation genom att avslöja användarnas verkliga platser i förhållandet. Experiment på en storskalig datauppsättning visar dessa fördelar. Särskilt, 1) för att förutsäga användarnas hem platser, MLP framgångsrikt placerar 62% användare och överträffar två state-of-the-art metoder med 10% i noggrannhet, 2) för att upptäcka användares flera platser, MLP förbättrar baslinjemetoderna med 14% i återkallande, och 3) för att förklara följande relationer, MLP uppnår 57% noggrannhet.
Baserat på modellen föreslogs också den profileringsmodellen REF för flera platser för att ta itu med problemet med flerlokaliseringar.
Multiple Location Profiling for Users and Relationships from Social Network and Content
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}