Twitter位置预测综述

位置（例如国家、州、城市和点兴趣点）是新闻、紧急事件和人们日常生活的核心。自动识别文档中关联或提及的位置已被探索数十年。作为最流行的在线社交网络平台之一，Twitter吸引了大量用户，他们每天发送数百万条推文。由于其用户的全球覆盖和推文的实时新鲜性，近年来Twitter上的位置预测获得了显著关注。研究力量用于处理由推文的噪声、短小和上下文丰富的特性带来的新挑战和机遇。在本综述中，我们旨在提供Twitter位置预测的整体图景。具体而言，我们聚焦于用户主页位置、推文位置和提及位置的预测。我们首先定义这三个任务并回顾评估指标。通过总结Twitter网络、推文内容和推文上下文作为潜在输入，我们然后结构化地强调问题如何依赖于这些输入。每个依赖关系通过全面回顾最先进方法中采用的相应策略来说明。此外，我们还简要回顾了两个相关问题，即语义位置预测和兴趣点推荐。最后，我们列出未来研究方向。