Sociala medier som de som bor på populära fotodelningswebbplatser drar till sig allt större uppmärksamhet under de senaste åren. Som en typ av användargenererade data är visdomen hos publiken inbyggd i sådana sociala medier. I synnerhet, miljontals användare laddar upp till Flickr sina bilder, många förknippas med temporal och geografisk information. I den här artikeln undersöker vi hur man kan rangordna de banamönster som bryts från de uppladdade fotona med geotaggar och tidsstämpelr. Huvudsyftet är att avslöja den kollektiva visdom som registrerats i de till synes isolerade fotona och de enskilda resesekvenser som återspeglas av de geo-taggade bilderna. Istället för att fokusera på gruvdrift frekventa bana mönster från geo-taggade sociala medier, vi satsa mer på att ranka minerad bana mönster och diversifiera rankingen resultat. Genom att utnyttja relationerna mellan användare, platser och banor rankar vi banans mönster. Vi använder sedan en exemplar-baserad algoritm för att diversifiera resultaten för att upptäcka de representativa banan mönster. Vi har utvärderat den föreslagna ramen för 12 olika städer med hjälp av Flickr-data och visat dess effektivitet.
Yin m.fl. använde medel-skift algoritm för att samla de geo-taggade foton och för att förutsäga platser REF.
Diversified trajectory pattern ranking in geo-tagged social
{'venue': 'In CVPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}