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.
Chang och Al. REF använde tre sannolikhetsmodeller för platser, och jämförde både Gaussian Blandning Modell (GMM) och Maximum Sanelihood Estimation (MLE).
@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']}