基于概率主题模型的网络定位结果优化

现有基于网络测量的IP定位方法往往难以给出带有准确经纬度信息的可靠定位结果,通常仅能确定目标可能所处的大致区域(本文称为缓冲区),定位精度难以满足实际应用需求。针对该问题,本文提出了一种基于概率主题模型的网络定位结果优化方法。该方法首先从爬取的与网络实体相关的文本信息内容中,利用概率主题模型LDA的弱监督主题分类思想,提取与地物类型相关的从属主题;其次,根据提取的从属主题,确定实体可能所属地物类型;最后,将网络定位结果缓冲区与地理图层进行叠加,在叠加范围内检索所属类型的地物,确定实体的地理位置,从而完成文本主题与地物类型的匹配,实现对原有定位结果的优化。对仿真数据的测试结果表明,该方法能够在原有网络定位结果的基础上进一步缩小网络实体资源所处空间分布范围,证明了该方法的有效性。

Optimization of Network Geolocation Results Based on Probability Theme Model