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Modeling Use of Space from Social Media Data Using a Biased Random Walker

机译：使用偏向随机Walker从社交媒体数据中建模空间使用

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Individuals and other entities move through space as a function of local characteristics of place, their internal behavioral models, and the topological structure of the underlying space. When a collection of locations (i.e. geotagged photos or other geotagged social media information) from a large number of individuals is assembled, it becomes possible to understand the interrelationship between the individuals and the space they occupy. This research systematically considers this interrelationship through an examination of the effect of the intersection of behavioral and spatial characteristics on individuals moving on street networks. The research illustrates how social media data, in combination with a biased random walker, can be used to understand and model the interaction of spatial structure and social-environmental factors on influencing individuals' use of their environment. The biased walker offers a flexible approach to incorporate consideration of both social-environmental and structural factors into a model and we demonstrate this through a case study wherein we are able to use the random walker to model the characteristics of Flickr users in New York City.
机译：个人和其他实体根据空间的局部特征，其内部行为模型以及基础空间的拓扑结构在空间中移动。当收集来自大量个人的一组位置信息（即经过地理标记的照片或其他经过地理标记的社交媒体信息）时，就有可能了解个人与他们所占据的空间之间的相互关系。这项研究通过检查行为和空间特征的交集对在街道网络上移动的个体的影响，系统地考虑了这种相互关系。这项研究说明了社交媒体数据如何与偏向性的随机沃克结合起来，可以用来理解和建模影响个人使用环境的空间结构和社会环境因素之间的相互作用。有偏见的步行者提供了一种灵活的方法，可以将对社会环境因素和结构因素的考虑纳入模型中，我们通过案例研究证明了这一点，其中我们能够使用随机步行者来模拟纽约市Flickr用户的特征。

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