基于统一文本与网络预测模型的Twitter用户地理定位
计算与语言
2015-09-23 v3 社会与信息网络
摘要
我们提出一种基于改进吸附(Modified Adsorption)的标签传播方法用于地理定位预测，并带有两处改进：(1) 移除“名人”节点以增加位置同质性并提升可处理性；(2) 融入基于文本的测试用户地理定位先验。在三个Twitter基准数据集上的实验取得了最先进(state-of-the-art)结果，并证明了这些改进的有效性。
引用
@article{arxiv.1506.08259,
title = {Twitter User Geolocation Using a Unified Text and Network Prediction Model},
author = {Afshin Rahimi and Trevor Cohn and Timothy Baldwin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.08259},
year = {2015}
}
备注
To appear in ACL 2015, Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2015)