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Multimodales Verständnis von geteilten Inhalten ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für viele Web 2.0-Anwendungen und -Plattformen. Dieser Artikel behandelt die grundlegende Frage des geo-räumlichen Bewusstseins in Anwendungen sozialer Medien. In diesem Zusammenhang stellen wir einen Ansatz zur verbesserten Charakterisierung von sozialen Medien vor, indem wir Textmerkmale (z.B. Tags als ein herausragendes Beispiel für kurze, unstrukturierte Textlabels) mit räumlichem Wissen (z.B. Geotags, Koordinaten von Bildern und Videos) kombinieren. Unser modellbasiertes Framework GeoFolk vereint diese beiden Aspekte, um bessere Algorithmen für Inhaltsmanagement, Retrieval und Teilen zu entwickeln. Wir zeigen in systematischen Studien die Vorteile dieser Kombination für ein breites Spektrum von Szenarien im Zusammenhang mit sozialen Medien: Empfehlungssysteme, automatische Inhaltsorganisation und -filterung sowie Ereigniserkennung. Darüber hinaus etablieren wir ein einfaches und technisch fundiertes Modell, das als Referenzbasis für zukünftige Forschungen im Bereich von geotaggten sozialen Medien dienen kann.
Sergej Sizov (Sat,) untersuchte diese Frage.
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