著者
廣中 詩織 吉田 光男 岡部 正幸 梅村 恭司
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.32, no.1, pp.WII-M_1-11, 2017-01-06 (Released:2017-01-20)
参考文献数
24

The home locations of Twitter users can be estimated using a social network, which is generated by various relationships between users. There are many network-based location estimation methods with user relationships. However, the estimation accuracy of various methods and relationships is unclear. In this study, we estimate the users’home locations using four network-based location estimation methods on four types of social networks in Japan. We have obtained two results. (1) In the location estimation methods, the method that selects the most frequent location among the friends of the user shows the highest precision and recall. (2) In the four types of social networks, the relationship of follower has the highest precision and recall.

言及状況

外部データベース (DOI)

Twitter (16 users, 17 posts, 16 favorites)

Twitterのフォロー関係でユーザーの自宅の場所が分かる⇒日本における居住地推定に利用するためのフォロー関係の調査 https://t.co/dnUc9klIAs
読んでりゅ https://t.co/l62d3cbP7T
「日本における居住地推定に利用するためのフォロー関係の調査」というタイトルだけでとても怖い。推定されたくない…… https://t.co/n6lnzwArik
学生さんとの共著論文が公開されました。相互フォローを使わずとも、フォローされているという情報のみで十分では?という示唆をしています。 / 日本における居住地推定に利用するためのフォロー関係の調査 https://t.co/3fgwz8OD8L

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