Numera är stora samlingar av bilder taggade med GPS-koordinater. Modelleringen av så stora geo-taggade corpora är ett viktigt problem i datautvinning och informationshämtning, och innebär användning av geografisk information för att upptäcka ämnen med en rumslig komponent. I detta dokument föreslår vi en ny geografisk temamodell som fångar beroenden mellan geografiska regioner för att stödja upptäckten av ämnen med komplexa, icke-gaussiska distribuerade rumsliga strukturer. Modellen bygger på en multi-Dirichlet process (MDP), en ny generalisering av den hierarkiska Dirichlet processen som utvidgas till att stödja flera basdistributioner. Vår metod kallas alltså MDP-baserad geografisk ämnesmodell (MGTM). Vi visar hur man använder en MDP för att dynamiskt jämna ut ämnesfördelningen mellan grupper av rumsligt angränsande dokument. I systematiska kvantitativa och kvalitativa utvärderingar med hjälp av oberoende datauppsättningar från tidigare relaterade arbeten visar vi att en sådan modell kan utnyttja regionernas adjacens och leda till en betydande förbättring av kvaliteten på ämnen jämfört med den senaste tekniken inom geografisk modellering.
MDP-baserade geografiska ämnesmodell (MGTM) fångar beroenden mellan geografiska regioner för att stödja upptäckt av textämnen med komplexa, icke-gaussiska distribuerade rumsliga strukturer REF.
Detecting non-gaussian geographical topics in tagged photo collections
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}