基于卷积神经网络的推文地理位置预测
社会与信息网络
2017-11-21 v1
摘要
在许多 Twitter 研究中，为了利用推文内容研究区域用户行为，知道推文的来源地很重要。然而，使用 Twitter 理解用户行为的研究人员常常缺乏足够的地理标签数据。鉴于 Twitter 数据的海量，需要准确的自动化地理定位解决方案。在此，我们提出一种基于单条推文中的信息来预测 Twitter 用户位置的新方法。我们使用卷积神经网络将文本和用户资料元数据整合到单一模型中。我们的实验表明，我们的神经模型大幅优于基线方法，在城市级和国家级预测上分别达到了 52.8% 和 92.1% 的准确率。
引用
@article{arxiv.1704.05146,
title = {On Predicting Geolocation of Tweets using Convolutional Neural Networks},
author = {Binxuan Huang and Kathleen M. Carley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05146},
year = {2017}
}