Vi implementerar en stad-nivå geolocation förutsägelsesystem för Twitter-användare. Systemet kan härleda en användares plats baserat på både tweet-text och användardeklarerade metadata med hjälp av en staplingsmetod. Vi visar att staplingsmetoden i hög grad överträffar referensmetoderna och uppnår 49 % noggrannhet på ett referensdataset. Vi utvärderar vidare vår metod på en senare tid av Twitter-data för att undersöka hur temporalfaktorer påverkar modellens generalisering. Våra resultat tyder på att användardeklarerade platsmetadata är känsligare för temporal förändring än texten i Twitter-meddelanden. Vi beskriver också två sätt att komma åt/demoning vårt system.
REF presenterar vidare en staplingsbaserad metod som kombinerar tweet-text och metadata tillsammans.
A Stacking-based Approach to Twitter User Geolocation Prediction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}