Problemet med att identifiera den optimala lokaliseringen för en ny butik har varit fokus för tidigare forskning, särskilt på området markekonomi, på grund av dess betydelse för framgången för ett företag. Traditionella synsätt på problemet har tagit hänsyn till demografi, inkomster och aggregerad statistik över mänskliga flöden från närliggande eller avlägsna områden. Insamlingen av relevanta uppgifter är dock vanligtvis dyr. Med tillväxten av lokaliseringsbaserade sociala nätverk har finkorniga data som beskriver användarnas rörlighet och platsers popularitet på senare tid blivit uppnåeliga. I detta papper studerar vi den prediktiva kraften hos olika maskininlärning funktioner på populariteten av butiker i staden genom att använda en datauppsättning som samlats in från Foursquare i New York. De funktioner vi minerar är baserade på två allmänna signaler: geografiska, där funktioner formuleras efter typ och densitet av närliggande platser, och användarrörlighet, som inkluderar övergångar mellan platser eller inkommande flöde av mobila användare från avlägsna områden. Vår utvärdering tyder på att de bäst presterande funktionerna är vanliga i de tre olika kommersiella kedjor som beaktas i analysen, även om variationer kan finnas också, som förklaras av heterogena egenskaper i hur detaljhandeln anläggningar lockar användare. Vi visar också att prestanda förbättras avsevärt när man kombinerar flera funktioner i övervakade lärande algoritmer, vilket tyder på att detaljhandeln framgång för ett företag kan bero på flera faktorer.
Karamshuk m.fl. REF extraherade funktioner som hade inverkan på detaljhandelns popularitet och föreslog nya butiksplatser baserat på dessa minerade faktorer.
Geo-spotting: mining online location-based services for optimal retail store placement
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}