Att uppskatta intäkter och affärsefterfrågan på en nyöppnad plats är av största vikt, eftersom dessa tidiga skeden ofta innebär kritiska beslut såsom första omgångar av personal och resursfördelning. Traditionellt har denna uppskattning utförts genom grovkorniga åtgärder som att observera siffror på lokala arenor eller arenor på liknande platser (t.ex. kaféer runt en annan station i samma stad). Tillkomsten av crowdsourced data från enheter och tjänster som dagligen bärs av individer har öppnat möjligheten att utföra bättre förutsägelser av temporal besöksmönster för platser och platser. I denna uppsats, med hjälp av mobilitetsdata från Foursquare, en platscentrerad plattform, behandlar vi platskategorier som proxies för urbana aktiviteter och analyserar hur de blir populära över tid. Det viktigaste bidraget av detta arbete är en förutsägelse ram som kan använda karakteristiska temporal signaturer av platser tillsammans med k-neerest granne mätvärden fånga likheter mellan urbana regioner, att förutsäga veckovisa popularitet dynamik av en ny plats etablering i en stadsdel. Vi visar vidare hur vi kan förutspå populariteten av den nya platsen efter en månad efter öppnandet med hjälp av lokalitet och temporal likhet som funktioner. För utvärderingen av vår strategi fokuserar vi på London. Vi visar att tidsmässigt liknande områden i staden framgångsrikt kan användas som indata av prognoser av besöksmönster på nya platser, med en förbättring på 41% jämfört med ett slumpmässigt urval av avdelningar som en utbildning för prognos uppgift. Vi tillämpar dessa begrepp av temporalt liknande områden och lokalitet på realtidsprognoser relaterade till nya arenor och visar att dessa funktioner effektivt kan användas för att förutsäga framtida trender för en arena. Våra resultat har potential att påverka utformningen av lokaliseringsbaserad teknik och beslut som fattas av nya företagsägare.
D'Silva m.fl. REF, till exempel, behandlade platskategorier som fullmakter för stadsaktiviteter för att förutsäga den veckovisa popularitetsdynamiken för en ny platsanläggning.
Predicting the temporal activity patterns of new venues
{'venue': 'EPJ Data Sci. 7 (1) 13 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}