基于网格分类的推文位置推断
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2017-02-12 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体及其与思想分享和信息传播日益增长的关联在日常交流中仍然至关重要。Twitter是传播世界各地近期事件新闻和报道的有效平台之一。它拥有持续增长的数据库，目前被超过3亿用户使用。在本文中，我们提出了一种新颖的基于网格的方法，采用有监督多项式朴素贝叶斯，同时从相关用户描述元数据中提取地理实体，这些实体给出了用户位置的空间指示。据我们所知，我们的方法是首个利用地理增强的基于网格分类从推文进行位置推断的方法。我们的方法优于现有基线，在城市级粒度上达到了超过57%的准确率。此外，我们提出了一种基于内容的用户位置估计新框架，通过指定预定义位置网格中所需的粒度级别来实现。
引用
@article{arxiv.1701.03855,
title = {Location Inference from Tweets using Grid-based Classification},
author = {Oluwaseun Ajao and Deepak P and Jun Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.03855},
year = {2017}
}
备注
Location Inference from Tweets using Grid-based Classification