누가, 어디에서, 언제, 그리고 무엇을

트위터와 같은 마이크로 블로깅 서비스 및 위치 기반 소셜 네트워크 애플리케이션은 지리 정보, 게시 시간 및 사용자 ID와 관련된 짧은 텍스트 메시지를 생성했습니다. 사용자가 제공한 이러한 데이터의 가용성은 사용자의 공간-시간 행동 및 선호를 연구할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 본 논문에서는 이러한 데이터를 활용하여 개인 사용자의 이동 행동을 공간적, 시간적, 활동적 측면에서 발견하기 위한 확률적 모델 W4(Who+Where+When+What의 약자)를 제안합니다. 우리가 아는 한, 우리의 작업은 세 가지 측면에서 개인 사용자의 이동 행동을 공동으로 모델링하는 첫 번째 솔루션을 제공합니다. 우리의 모델은 사용자 프로파일링 및 위치 예측과 같은 다양한 응용 프로그램을 가지고 있으며, '사용자가 트윗을 게시한 시간과 함께 게시된 트윗을 통해 사용자의 위치를 추론할 수 있는가?'와 같은 질문에 답하는 데 사용될 수 있습니다. 두 개의 실제 데이터 세트에 대한 실험 결과는 제안된 모델이 사용자의 공간-시간 주제를 발견하는 데 효과적이며, 트윗의 위치 예측 작업에서 최신 기준보다 유의미하게 우수함을 보여줍니다.