【摘 要】
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随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应
【机 构】
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武汉大学计算机学院,汉口学院计算机科学与技术学院,中船重工第七二二研究所,空军预警学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272109,61502350);中央高校基本科研业务费专项资金(2042014kf0057);湖北省自然科学基金(2014CFB289)
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随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应用.但是,由于大量用户没有指定或者不能准确指定位置,社交媒体上的地理位置数据十分稀疏.针对此数据稀疏性问题,提出一种基于用户生成内容的位置推断方法 UGC-LI（user generate content driven location inference method）,实现对社交媒体用户和生成文本位置的推断,为基于位置的个性化信息服务提供数据
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