Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.
본 논문은 세계 지리 학습을 수행한 8학년 학생들이 가지고 있는 세계 지역에 대한 위치 지식과 지역 이해와의 연계 유형을 분석하여 세계 지역 이해를 위한 위치 학습 대안 제시의 바탕으로 삼고자 하였다. 위치 지식과 지역 생활 모습과의 연계 유형 분석에서 지역의 생활 모습을 위한 위치 지식으로는 세계 지도상에서의 정확한 위치 지식, 경위도 상의 위치 지식, 그리고 상징 지역과 상위 지역, 주변 지형과 연계한 상대적 위치 지식이 필요하였다. 그리고 연계성 형성을 위해 위치 속성 지식이 필요하였다. 지도상 위치 지식이 지역의 생활 모습 파악으로 이어지기 위해서는 경위도상의 위치 지식, 다른 지역 및 환경과 관련한 상대적 위치 지식, 그리고 이러한 위치로 인해 갖게 되는 위치 속성에 대한 지식의 결합이 필요하였다. 본 연구자는 이를 구조화된 위치 지식이라고 하였다. 구조화된 위치 지식의 형성을 위해서는 다양한 측면에서 지도상 위치를 바라볼 수 있는 절대적, 상대적 위치 지식과 이로 인해 갖게 되는 다양한 위치 속성 지식이 결합되어야 한다. 그리고 지역 이해를 위한 위치 학습에서는 위치-기후 지형-생활모습의 구조화된 계열적인 위치 학습이 필요하다.
초기 대체연료차 시장은 고비용으로 인해 수요 잠재력의 지역차가 존재할 것이며 효율적 입지모델은 이러한 지역차를 고려해야 한다. 본 논문은 지역차를 고려한 대체연료차 수요 모델을 기종점 통행량에 통합하는 방법을 제안하며 이를 통해 대체연료차 통행량을 추정한다. 추정된 통행량은 주어진 수의 시설물이 기종점 통행량을 최대로 포괄할 수 있도록 하는 입지모델 (Flow Refueling Location Model)에 입력되어 대체연료 충전소 최적 입지 대안을 제시한다. 사례지역은 플로리다 올랜도 대도시권이며, 수요 추정 및 통행량 통합 시나리오의 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 위치 정보의 시간차를 이용한 라우팅 프로토콜(Geo-Back)을 제안한다. Geo-Back은 기존의 위치 기반 라우팅 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 혹은 하나의 홉 내에 있는 이웃 노드들 수의 정보를 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보만을 이용하며, 최적의 back-off 시간 메커니즘을 사용하여 패킷 전송을 결정한다. 빈번한 토폴로지 변화 환경 하에서, 제안하는 Geo-Back 프로토콜은 업데이트를 위한 브로드캐스트 알고리즘을 사용하지 알고 빠르게 목적지까지 전송하기 위한 최적의 다음 홉을 찾을 수 있으며, 분석 결과 밀집 환경의 무선 센서 네트워크에서 확장성과 향상된 성능을 확인 하였다.
본 연구는 과거 우리 조상들의 거주지였으나 현재는 러시아의 실효적 지배 하에 있는 두만강 하구 지역의 녹둔도에 대한 실체를 확인하는 지리적 연구이다. 연구 방법은 현장답사와 위성영상 자료 분석, 현지에서 관련 인사들과의 면담자료를 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (중략)
본 논문은 노드와 엣지로 이루어진 그래프 구성을 통해 신경망을 활용하여 엣지 가중치 예측 방안을 제안하고자 한다. 사회 구성요소 중 하나인 브랜드들의 중요도 높은 전략 중 출점전략에 대해 초점을 맞추어보았다. 본 논문에서는 1) 브랜드 지점들을 노드로 구성하고, 지점 간 관계를 엣지로 구성한다. 그리고 지점 간 실제 도보 및 주행 가능 거릿값을 엣지 가중치로 표현한 그래프를 구성한다. 그리고 2) 엣지를 수치화하여 신경망을 학습해 엣지의 가중치인 지점 간 거릿값을 예측하는 방안을 제안한다. 제안한 방식을 활용함으로 예측되는 특정 브랜드의 출점 범위를 성공적인 브랜드의 출점전략 분석할 시에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문은 최근의 산업입지정책 특히 개별입지 규제완화정책이 산업입지 변화에 미치는 영향과 용도지역별 개별입지 실태 및 환경문제를 논하였다. 1960년대 이후 우리 나라 산업입지 전개과정질서 계획입지가 공업입지 변화를 주도해 왔으나 최근 개별입지의 비중이 계획입지의 비중을 넘어서는 반전현상을 보이고 있다. 이는 1990년초 경제환경 변화에 따른 토지이용 규제완화 요구의 결과로 볼 수 있다. 외근의 공장설립 중 상당 부분이 개별입지에 해당되며, 특히 준농림지역에서의 공장설립이 상당히 증가하고 있고 수도권지역의 공장설립이 증가하고 있다는 점 등은 수도권지역의 입지규제완화와 준농림지역의 공업입지 허용으로 나타난 결과로 보여진다. 그러나 개별입지는 환경기준이 계획입지에 비해 그 규제 정도가 미약하여 향후 지속적으로 증가할 개별입지의 환경문제에 대처할 시급한 정책이 요구된다고 하겠다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1868-1887
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2024
Recommendation systems research is a subfield of information retrieval, as these systems recommend appropriate items to users during their visits. Appropriate recommendation results will help users save time searching while increasing productivity at work, travel, or shopping. The problem becomes more difficult when the items are geographical locations on the ground, as they are associated with a wealth of contextual information, such as geographical location, opening time, and sequence of related locations. Furthermore, on social networking platforms that allow users to check in or express interest when visiting a specific location, their friends receive this signal by spreading the word on that online social network. Consideration should be given to relationship data extracted from online social networking platforms, as well as their impact on the geolocation recommendation process. In this study, we compare the similarity of geographic locations based on their distance on the ground and their correlation with users who have checked in at those locations. When calculating feature embeddings for users and locations, social relationships are also considered as attention signals. The similarity value between location and correlation between users will be exploited in the overall architecture of the recommendation model, which will employ graph convolution networks to generate recommendations with high precision and recall. The proposed model is implemented and executed on popular datasets, then compared to baseline models to assess its overall effectiveness.
The aim of this study is to investigate the influence of the technological changes on locational changes on the assumption that technological changes cover over all industrial sectors. The study is carred on 1) To investigate the theoretical backgrounds of the technological and locational changes and their problems. 2) To investigate the location and economic characteristics of the Korean textile industry. 3) To investigate the technological development and regional variations in technological level. 4) To the relationship of the technological change to the location of the textile industries. The locational change of the Korean textile industries have been closely related to economic characteristics. In the begining stage of development in the 1950's, thetextile industries were largely concentrated in the major cities(Seoul, Pusan, Taegu, Masan et. al.). In the growing stage of development in the 1960's, the textile industries were relocated in suburban areas with the trend of large corporations building their branch plants of chemical fibers in the suburbs. With the expansion in the export industry in the 1970's, the textile companies were distributed throughout the whole country. But the research and development(R&D) activities caused the textile industries reconcentrate around Seoul and Pusan, owining to the change of the economic environments in the 1980's. The 1980's have witnessed the increased R&D investment for the development of better new and value-added products. This was because the technological level was much higher than that of Taegu and Other regions. What is more, plant birth location and branch plant location support that locational changes of textile industry were caused by technological changes. Plant birth location put stress technological environments of region, compared with branch plant locaiton. Accordingly, the technological changes of industry can be an important factor in locational changes. Through this study, it can be seen that locational changes come from technological changes. Other locational factors influence the industrial locations, but regional variations in technological level which has been relatively ignored has to be considered on the location study. Together with the accomplishments of existing location study, the study on technological change and location can better explain the location phenomena. And further research on technological change and location can provide better policy implications for regional development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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