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基于用戶生成內容的位置推斷方法

大小:0.97 MB 人氣: 2018-01-21 需要積分:1

  隨著在線社交媒體的快速發展和可定位設備的大量普及,地理位置作為社交媒體大數據中一種質量極高的信息資源,開始在疾病控制、人口流動性分析和廣告精準投放等方面得到廣泛應用.但是,由于大量用戶沒有指定或者不能準確指定位置,社交媒體上的地理位置數據十分稀疏.針對此數據稀疏性問題,提出一種基于用戶生成內容的位置推斷方法UGC-Ll(user generate content driven location inference method),實現對社交媒體用戶和生成文本位置的推斷,為基于位置的個性化信息服務提供數據支撐.通過抽取用戶生成文本中的本地詞語,構建一個基于詞匯地理分布差異和用戶社交圖譜的概率模型,在多層次的地理范圍內推斷用戶位置.同時,提出一個基于位置的參數化語言模型,計算用戶生成文本發出的城市.在真實數據集上進行的評估實驗表明:UGC-LI方法能夠在15km偏移距離準確定位64.2%的用戶對用戶所在城市的推斷準確率達到81.3%:同時,可正確定位32.7%的用戶生成文本發出的城市,與現有方法相比有明顯的提高.

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