Vi studerar i vilken utsträckning vi kan härleda användares geografiska läge från sociala medier. Lokaliseringsslut från sociala medier kan vara till nytta för många tillämpningar, till exempel katastrofhantering, riktad reklam och skräddarsydd nyhetsinnehåll. Under de senaste åren har ett antal algoritmer föreslagits för att identifiera användarplatser på sociala medieplattformar som Twi er och Facebook från meddelandeinnehåll, vännätverk och interaktioner mellan användare. I detta dokument föreslår vi en ny probabilistisk modell baserad på faktordiagram för lokaliseringsslut som ger flera unika fördelar för denna uppgift. För det första generaliserar modellen tidigare metoder genom att införliva innehåll, nätverk och djupa drag från det sociala sammanhanget. Modellen är också tillräcklig för att stödja både övervakat lärande och halvövervakat lärande. För det andra utforskar vi flera inlärningsalgoritmer för den föreslagna modellen, och presenterar en Two-chain Metropolis-Hastings (MH+) algoritm, som förbättrar slutsatsen noggrannhet. Ird, vi validerar den föreslagna modellen på tre olika genrer av data -Twi er, Weibo, och Facebook - och visar att den föreslagna modellen kan avsevärt förbättra slutsatsen noggrannhet (+3.3-18,5% av F1-poäng) jämfört med flera state-of-the-art metoder.
I REF föreslogs en probabilistisk modell som integrerar innehåll och nätverksfunktioner från sociala medier för att förutsäga var en användare befinner sig.
A Probabilistic Framework for Location Inference from Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}