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Estimation of Geographic Relevance for Web Objects Using Probabilistic Models

机译:使用概率模型估计Web对象的地理相关性

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摘要

The rapidly increasing use of geographically restrictive web search has made determination of the geographic relevance of web content an important task. We have developed a method that uses Gaussian mixture models to estimate the geographic relevance of web pages and arbitrary topics and have implemented a visualization interface that maps pages and topics to geographic space. The system enables the user to retrieve web pages and topics expressed on the Web that are relevant to an arbitrary geographic area.
机译:地理上受限制的Web搜索的快速增长使确定Web内容的地理相关性成为一项重要任务。我们已经开发出一种使用高斯混合模型来估算网页和任意主题的地理相关性的方法,并实现了将页面和主题映射到地理空间的可视化界面。该系统使用户能够检索与任意地理区域相关的网页和Web上表达的主题。

著录项

  • 来源
    《》|2008年|124-139|共16页
  • 会议地点 Shanghai(CN);Shanghai(CN)
  • 作者单位

    Institute of Science and Engineering, Ritsumeikan University 1-1-1 Noji-higashi, Kusatsu-shi, Shiga, 525-8577, Japan;

    Graduate School of Informatics, Kyoto University Yoshida-honmachi, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8501, Japan;

    Graduate School of Informatics, Kyoto University Yoshida-honmachi, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8501, Japan;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    geographic web search; gaussian mixture models; topic-level search;

    机译:地理网络搜索;高斯混合模型;主题级搜索;

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