ABSTRACT Traditionella metoder för att studera människors aktivitetsdynamik och deras sociala interaktioner i städer kräver tidskrävande och resursintensiva observationer och undersökningar. Dynamiska online-spår från geosociala nätverk (t.ex. Twitter, Instagram, Flickr etc.) har i allt högre grad använts som proxies för mänsklig aktivitet, med fokus på mobilitetsbeteende, rumslig interaktion och social konnektivitet, bland annat. Poster i sociala medier innehåller geo-taggar, tidsstämpelr, textkomponenter, attribut för användarprofilen och funktioner av intressepunkter (POI), som behandlar rumsliga, tidsmässiga, aktuella, demografiska och kontextuella dimensioner av mänsklig verksamhet. Även om informationen i data från sociala medier är komplex och högdimensionell saknas det studier som utnyttjar den kombinerade potentialen hos deras informationslager. Genom denna artikel införs en ram som tar hänsyn till flera dimensioner (dvs. rumslig, tidsmässig, aktuell och demografisk) av information från data från sociala medier, och kombinerar Geo-Self-Organizing Maps (GeoSOM) i samband med kontinuerlig hierarkisk klusterbildning, för att identifiera homogena regioner för social interaktion i städer och därefter uppskatta lämpliga platser för nya POI. Med utgångspunkt i de upptäckta regionerna bygger vi en Factorization Machine-baserad modell för att uppskatta lämpliga platser för nya POIs i olika urbana sammanhang. Med hjälp av geo-refererade Twitter-poster och Foursquare-data från Amsterdam, Boston och Jakarta utvärderar vi potentialen hos maskininlärningsteknik för att upptäcka kunskap om den sociala dynamikens geografi från ostrukturerade och högdimensionella sociala webbdata. Dessutom visar vi att de upptäckta homogena regionerna är betydande prediktorer för nya POI-platser. INDEX TERMS Geospatial analys, rekommendationssystem, självorganiserande funktionskartor, sociala nätverkstjänster.
Psyllidis et al. I Ref föreslogs en ny ram för POI-prognoser som tar hänsyn till rumslig, tidsmässig, aktuell och demografisk information och som används för geosom i kombination med hierarkisk klusterbildning för att identifiera homogena regioner.
Regionalization of Social Interactions and Points-of-Interest Location Prediction With Geosocial Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}