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J-GLOBAL ID：202002224106996096   整理番号：20A1865119

Tweetジオロケーションのための多段協調フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Multi-stage Collaborative filtering for Tweet Geolocation

著者 (6件)： Banweer Keerti (University of Oklahoma, Norman, Oklahoma) ,  Graham Austin (University of Oklahoma, Norman, Oklahoma) ,  Ripberger Joe (University of Oklahoma, Norman, Oklahoma) ,  Cesare Nina (University of Washington, Seattle, Washington) ,  Nsoesie Elaine (University of Washington, Seattle, Washington) ,  Grant Christan (University of Oklahoma, Norman, Oklahoma)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： LocalRec’18  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームからのデータは,重度の気象報告と食品媒介疾患発生を分析するために使用できる。政府の公式は,カタストロフィーの影響の早期推定のためのオンラインレポートを使用し,資源分布を支援する。オンライン報告書では,それらはジオタグ付けする必要があるが,位置はしばしば利用できない。次に,利用者の1パーセントは,それらの位置情報を共有し,そして,地理位置メッセージの重要なサンプルの取得は,非常に高価である。本論文では,一般的な行列因数分解技術に基づく多段反復モデルを提案した。このアルゴリズムは,部分情報を使用し,メッセージ,位置,およびキーワードの関係を利用して,非地理標識メッセージの位置を推薦する。推薦システムを用いた地理タグ付けメッセージに対するこのモデルを提示し,本研究における潜在的な応用と次の段階を議論した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *キーワード ,  気象 ,  地理学 ,  カタストロフィー理論 ,  位置情報
準シソーラス用語： *協調フィルタリング ,  推奨システム ,  オンライン ,  タグ付 ,  ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  地理位置測定 ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 協調フィルタリング ,  ジオロケーション ,  Twitter

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ジオロケーション ,  多段 ,  協調フィルタリング