Location prediction using neural networks

For å kunne studere brukeres bevegelser og handlinger er det viktig å identifisere lokasjonen en tweet er skrevet fra eller omhandler. Denne typen informasjon kan brukes i en rekke applikasjoner som avhenger av geografisk informasjon, som for eksempel event deteksjon og lokasjons-basert rekommendering. På Twitter rapporteres det at geografisk informasjon bare er tilgjengelig på 1-3 % av alle tweets. Dette har gjort at predikering av lokasjon på tweets uten geografisk merking har blitt et aktivt forskningsområde innen geografisk informasjonsgjenfinning. I dette prosjektet utforsker vi bruken av deep learning for å løse dette problemet, og presenterer en metode som baserer seg på bruk av nevrale nettverk. Metoden som presenteres predikerer lokasjonen basert på innholdet i en enkelt tweet, hvor vi ser på modeller som kun baserer seg på tekst, og modeller som benytter tekst i kombinasjon med annen kontekstuell metadata. I dette arbeidet deles det geografiske området inn i celler, der et nevralt nettverk benyttes for å finne den cellen med høyest sannsynlighet for å inneholde en gitt tweet. For å finne optimal inndeling av det aktuelle geografiske området utforsker vi, og sammenligner både uniforme og adaptive celler. Evalueringen som er foretatt på tre forskjellige datasett indikerer at den presenterte metoden gir en signifikant forbedring sammenlignet med moderne tilnærminger for samme problem. Når det gjelder utnyttelse av metadata viser evalueringen at bruk av ekstra data som opprettingstidspunkt, brukerens språk og brukerens profilbeskrivelse gir mer presise predikeringer