論文の概要: Designing weighted and multiplex networks for deep learning user geolocation in Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06999v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 20:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 07:14:02.903028
• Title: Designing weighted and multiplex networks for deep learning user geolocation in Twitter
• Title（参考訳）: twitterにおける深層学習のための重み付きマルチプレックスネットワークの設計
• Authors: Federico M. Funes, Jos\'e Ignacio Alvarez-Hamelin, Mariano G. Beir\'o
• Abstract要約: 本研究は,重み付き多グラフの文献と最先端のディープラーニング技術を組み合わせた新しい手法を設計,評価することによって,この分野の研究に寄与する。 本研究は,これらの手法の性能を評価し,公開されているTwitter-USデータセットのベースラインモデルと比較する。 また、ラテンアメリカでの大規模なTwitterキャプチャに基づいて、新しいデータセットも公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the geographical location of users of social media like Twitter has found several applications in health surveillance, emergency monitoring, content personalization, and social studies in general. In this work we contribute to the research in this area by designing and evaluating new methods based on the literature of weighted multigraphs combined with state-of-the-art deep learning techniques. The explored methods depart from a similar underlying structure (that of an extended mention and/or follower network) but use different information processing strategies, e.g., information diffusion through transductive and inductive algorithms -- RGCNs and GraphSAGE, respectively -- and node embeddings with Node2vec+. These graphs are then combined with attention mechanisms to incorporate the users' text view into the models. We assess the performance of each of these methods and compare them to baseline models in the publicly available Twitter-US dataset; we also make a new dataset available based on a large Twitter capture in Latin America. Finally, our work discusses the limitations and validity of the comparisons among methods in the context of different label definitions and metrics.
• Abstract（参考訳）: Twitterのようなソーシャルメディアのユーザーの地理的位置を予測することで、健康監視、緊急監視、コンテンツパーソナライゼーション、社会研究全般にいくつかの応用が見つかった。 本研究では,重み付き多グラフの文献と最先端のディープラーニング技術を組み合わせた新しい手法を設計・評価することで,この分野の研究に貢献する。 探索された手法は、類似の構造(拡張参照とフォロワネットワーク)から逸脱しているが、トランスダクティブアルゴリズムとインダクティブアルゴリズム(それぞれrscnsとgraphsage)による情報拡散や、node2vec+によるノード埋め込みなど、異なる情報処理戦略を使用している。 これらのグラフは、ユーザのテキストビューをモデルに組み込むための注意メカニズムと組み合わせられる。 我々は,これらの手法の性能を評価し,公開可能なtwitter-usデータセットのベースラインモデルと比較する。 最後に、異なるラベル定義とメトリクスの文脈におけるメソッド間の比較の限界と妥当性について論じる。

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