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Prediction System for Geographical Locations of Users Based on Social and Spatial Proximity, and Related Method

机译:基于社会空间接近度的用户地理位置预测系统及相关方法

摘要

Determining a location of a user on a social network platform is difficult due to incorrect information or lack of information associated with the user. A system and method are provided to compute contextual similarity. This includes, for example, computing content similarity between seed users and followers/friends, as well as computing an engagement score between seed users and followers/friends. The system also computes geo-social-spatial similarity. The similarity scores are used in any inference computation to infer the geo-locations of the followers of the seed users, and subject users who share common friends with the seed users. The user geo-location inference database is updated using the result. Other seed users are selected, and the process is repeated.
机译:由于不正确的信息或缺少与该用户相关联的信息,因此难以确定用户在社交网络平台上的位置。提供一种用于计算上下文相似度的系统和方法。例如,这包括计算种子用户与关注者/朋友之间的内容相似度,以及计算种子用户与关注者/朋友之间的参与度得分。该系统还计算地理社会空间相似度。在任何推论计算中都使用相似性分数来推论种子用户和与种子用户共享共同朋友的主题用户的追随者的地理位置。使用结果更新用户地理位置推断数据库。选择其他种子用户,然后重复该过程。

著录项

  • 公开/公告号US2017357903A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-12-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYSOMOS L.P.;

    申请/专利号US201715617390

  • 申请日2017-06-08

  • 分类号G06N5/02;G06N5/04;G06Q50/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:04:16

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