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通过密度聚类和线索聚集技术发现地理相关的故事
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提供了一种准确确定Twitter用户位置的方法，通过优化用户位置并检视好友位置，提供了高可扩展性和可分布式的算法，并利用用户的ego网络的地理离散度作为准确性度量的参数。实验结果显示，在101,846,236位Twitter用户中，80%以上的公开推文地理标记的中位误差为6.38公里。
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关键要点
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本研究提供了一种准确确定Twitter用户位置的方法。
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通过优化用户位置和检视好友位置，提出高可扩展性和可分布式的算法。
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利用用户的ego网络的地理离散度作为准确性度量的参数。
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实验结果显示，在101,846,236位Twitter用户中，80%以上的公开推文地理标记的中位误差为6.38公里。
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