論文の概要: An Improved Approach for Estimating Social POI Boundaries With Textual
Attributes on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09990v1
- Date: Fri, 18 Dec 2020 00:41:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 05:05:59.538089
- Title: An Improved Approach for Estimating Social POI Boundaries With Textual
Attributes on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるテキスト属性を用いたソーシャルPOI境界推定手法の改良
- Authors: Cong Tran, Dung D. Vu, Won-Yong Shin
- Abstract要約: ソーシャルメディア上のテキスト属性を利用して、密度ベースのクラスタリングを実行する方法が不十分に検討されている。
我々は、社会POI境界推定(SoBEst)に関する初期の研究に基づいて、新しいアプローチとアルゴリズムを提案する。
SoBEstが基本的に想定している各POIの固定された代表座標は、特定のPOIに対して推定された社会的POI境界の遠心点から遠く離れている可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.590202054885437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It has been insufficiently explored how to perform density-based clustering
by exploiting textual attributes on social media. In this paper, we aim at
discovering a social point-of-interest (POI) boundary, formed as a convex
polygon. More specifically, we present a new approach and algorithm, built upon
our earlier work on social POI boundary estimation (SoBEst). This SoBEst
approach takes into account both relevant and irrelevant records within a
geographic area, where relevant records contain a POI name or its variations in
their text field. Our study is motivated by the following empirical
observation: a fixed representative coordinate of each POI that SoBEst
basically assumes may be far away from the centroid of the estimated social POI
boundary for certain POIs. Thus, using SoBEst in such cases may possibly result
in unsatisfactory performance on the boundary estimation quality (BEQ), which
is expressed as a function of the $F$-measure. To solve this problem, we
formulate a joint optimization problem of simultaneously finding the radius of
a circle and the POI's representative coordinate $c$ by allowing to update $c$.
Subsequently, we design an iterative SoBEst (I-SoBEst) algorithm, which enables
us to achieve a higher degree of BEQ for some POIs. The computational
complexity of the proposed I-SoBEst algorithm is shown to scale linearly with
the number of records. We demonstrate the superiority of our algorithm over
competing clustering methods including the original SoBEst.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でのテキスト属性を利用して、密度に基づくクラスタリングを行う方法については不十分である。
本稿では,凸多角形として形成される社会的な関心点境界(POI)の発見を目指す。
より具体的には、社会POI境界推定(SoBEst)に関する以前の研究に基づいて、新しいアプローチとアルゴリズムを提案する。
このSoBEstアプローチは、テキストフィールドにPOI名またはそのバリエーションを含む地理的領域内の関連レコードと無関係レコードの両方を考慮に入れている。
SoBEstが基本的に想定している各POIの固定された代表座標は、特定のPOIに対して推定された社会的POI境界の遠心点から遠く離れている可能性がある。
したがって、そのような場合、SoBEstを使用すると境界推定品質(BEQ)が不満足な結果になる可能性があり、これは$F$-measureの関数として表される。
この問題を解決するために、円の半径とPOIの代表座標$c$を同時に求める共同最適化問題を、$c$を更新することで定式化する。
その後、いくつかのPOIに対して高いBEQを実現できる反復型SoBEst(I-SoBEst)アルゴリズムを設計する。
提案したI-SoBEstアルゴリズムの計算複雑性はレコード数と線形にスケールすることが示されている。
元のSoBEstを含む競合クラスタリング手法よりもアルゴリズムの方が優れていることを示す。
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