基于微博的位置推測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、微博已經(jīng)成為人們快速分享和傳播信息的平臺(tái),其特點(diǎn)是全民都可以在微博上隨時(shí)隨地發(fā)布和分享信息。為了實(shí)現(xiàn)基于位置的服務(wù),如何從分散和多樣化的信息中推測(cè)用戶的位置成為了微博時(shí)代面臨的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題。結(jié)合國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的位置推測(cè)技術(shù),以已知的位置知識(shí)為前提,針對(duì)如何提高不同地理粒度下位置推測(cè)的準(zhǔn)確率和解決位置信息的稀疏性問(wèn)題,本文對(duì)基于微博的位置推測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　首先,為了實(shí)現(xiàn)在城區(qū)和街道級(jí)別的粒度下位置推測(cè),提出了一種基于語(yǔ)言模

2、型的微博位置推測(cè)方法。充分利用微博中城區(qū)和街道粒度下地理信息的特征,通過(guò)改進(jìn)的本地詞匯提取算法來(lái)構(gòu)建基于語(yǔ)言模型的微博位置推測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以實(shí)現(xiàn)一元語(yǔ)言模型和二元語(yǔ)言模型下的城區(qū)級(jí)別位置推測(cè),f-measure分別為0.32和0.34。同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)城區(qū)和街道粒度下位置推測(cè),且召回率分別達(dá)到了24.9％和16.36%;同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明現(xiàn)有微博位置推測(cè)技術(shù)的準(zhǔn)確率和召回率還有待提高,尤其是需要解決位置信息稀疏性的問(wèn)題。

3、r>　　其次,針對(duì)在微博位置信息稀疏性情況下位置推測(cè)精度不高的問(wèn)題,提出了一種基于微博內(nèi)容的用戶位置的推測(cè)方法。先從用戶的微博內(nèi)容中提取與地理相關(guān)的本地詞匯,并計(jì)算不同地區(qū)本地詞匯的權(quán)重;然后憑借分詞后的微博內(nèi)容與本地詞匯的匹配程度來(lái)對(duì)用戶的位置進(jìn)行推測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于微博內(nèi)容的位置推測(cè)方法在省份級(jí)別和城市級(jí)別上的準(zhǔn)確率分別達(dá)到了68.49%和66.52%,優(yōu)于已有的基于基準(zhǔn)算法、地名詞典和TEDAS的位置推測(cè)方法。
　　最后