期刊专题

10.11896/jsjkx.180901624

基于LBSN用户生成短文本的细粒度位置推测技术

引用
利用用户生成短文本(User Generated Short Text,UGST)推测用户的细粒度位置对基于位置服务的应用有重要的意义.现有的细粒度位置推测方法较少引入UGST中的语义信息,且未考虑UGST中语义实体的权重,因此性能较低.针对这些问题,提出了一种基于位置社交网络(Location-based Social Network,LBSN)的UGST细粒度位置推测方法.该方法包括如下3个过程:1)使用Foursquare中的UGST构建实体和位置之间的关联模型,以解决位置标记稀疏问题;2)判断待推测位置的UGST中是否含有位置信息,过滤不包含任何位置语义信息的UGST,以消除噪声短文本的干扰;3)根据UGST内容推测可能的候选位置,并对每个候选位置进行排名,选择排名最靠前的位置作为推测位置.实验结果验证了所提方法的有效性.

短文本、细粒度、位置推测、地理定位、LBSN

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TP311(计算技术、计算机技术)

陕西省自然科学基础研究计划2018JM6063

2019-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

316-321

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2019,46(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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