Automatic Geotagging of Russian Web Sites

The poster describes a fast, simple, yet accurate method to associate large amounts of web resources stored in a search engine database with geographic locations. The method uses location-by-IP data, domain names, and content-related features: ZIP and area codes. The novelty of the approach lies in building location-by-IP database by using continuous IP blocks method. Another contribution is domain name analysis. The method uses search engine infrastructure and makes it possible to effectively associate large amounts of search engine data with geography on a regular basis. Experiments ran on Yandex search engine index; evaluation has proved the efficacy of the approach.ACM Special Interest Group on Hypertext, Hypermedia, and We

One model to rule them all: unified classification model for geotagging websites

The paper presents a novel approach to finding regional scopes (geotagging) of websites. It relies on a single binary classification model per region type to perform the multi-label classification and uses a variety of different features that have not been yet used together for machine-learning based regional classification of websites. The evaluation demonstrates the advantage of our one model per region type method versus the traditional one model per region approach

Единая модель для геоклассификации веб-сайтов

The paper presents a novel approach to finding regional scopes (geotagging) of websites. Unlike the traditional approaches, which generally involve training a separate classification model for each class (region), the proposed method is based on training a single model which is used for all regions of the same type (e.g. cities). This approach is made possible by the usage of ”relative” features which indicate how a selected region matches up to other regions for a given website. The classification system uses a variety of features of different nature that have not been yet used together for machine-learning based regional classification of websites. The evaluation demonstrates the advantage of our ”one model per region type” method versus the traditional ”one model per region” approach. A separate experiment demonstrates the ability of the proposed classifier to successfully detect regions which were not present in the training set (which is impossible for traditional approaches).Работа представляет новый подход к задаче определения регионального фокуса веб-сайтов (геоклассификации). В отличие от традиционных подходов к многозначной классификации, когда для каждого класса (региона) обучается по отдельной классификационной модели, предлагаемый подход основан на обучении всего одной модели, которая используется для всех регионов одного типа (например, для городов). Такой подход становится возможным благодаря использованию "относительных" факторов, которые показывают, как некоторый выбранный регион соотносится с другими регионами для заданного веб-сайта. Классификатор задействует большой набор разнородных факторов, которые до этого момента не использовались вместе для геоклассификации веб-сайтов с применением машинного обучения. Оценка качества демонстрирует преимущество нашего подхода "по одной модели на тип региона" перед традиционным подходом "по одной модели на регион". Отдельный эксперимент демонстрирует способность описываемого классификатора успешно детектировать регионы, которые отсутствовали в обучающей выборке (что невозможно при использовании традиционных подходов)