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.
This study is to examine and analyze the the connection types between location knowledge and understanding the characteristics of world regions which 8th grade students are recognizing. In the analysis of the relation between the location knowledge and region understanding(clothing, food, housing and living style and so on), I analyzed the relation types between location knowledge and region living figures. Absolutely understanding the region needed the efact location knowledge on the world map, the knowledge of the longitude and latitude, symbolic area and the higher ranking region and the information about natural surroundings in which I grasp the region living figures. In addition, it needed the knowledge of locational attributes for the connection formation between region location knowledge on maps and understanding the region. The relative location knowledge related to the other regions and those natural surroundings and the linkage of those region locational attributes are needed in order that the location knowledge on a map could be connected to the knowledge about the actual region living figures. So I call it 'the structured location knowledge'. In order to form the structured location knowledge, the location knowledge of region on a map have to be connected to the multiple knowledge about absolute and relative locations with the knowledge of diverse location attributes. Therefore, it would be necessary that the location teaming for getting the characteristics of region have to be systematically accomplished departments of location-climate$^{\circ}{\mathbb{S}}$geographical features-region living figures.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.1
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pp.95-115
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2012
The initial market of alternative-fuel vehicle (AFV) will show geographically uneven distribution due to AFV's high price, and thus efficient location model should consider spatial variation of demand. This paper estimates AFV trips by incorporating an AFV demand estimation model with origin-destination (OD) trips. The estimates are the input for the flow-refueling location model that maximizes the OD flows that can be refueled by the given number of stations considering AFV's limited range per refueling. A scenario analysis is conducted by varying assumptions in estimating demands and AFV acceptance rate. Optimal location alternatives for Orland metropolitan area are provided and results are compared.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5B
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pp.247-256
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2007
In this paper, we propose Geographical Back-off Routing (Geo-Back Routing) protocol for wireless sensor networks. Geo-Back uses the positions of nodes, a packet's destination and a optimal back-off time to make the packet forwarding decisions using only source and destination's location information without information about neighbor nodes' location or the number of one hop neighbor nodes. Under the frequent topology changes in WSNs, the proposed protocol can find optimal next hop location quickly without broadcast algorithm for update. In our analysis, Geo-Back's scalability and better performance is demonstrated on densely deployed wireless sensor networks.
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)
Ko, JeongRyun;Jeon, Hyeon-Ju;Jeon, Joshua;Yoon, Jeong-seop;Jung, Jason J.;Kim, Bonggil
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.22-24
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2021
This paper is a proposal for edge weight prediction using neural networks to graph configurations of nodes and edges. Brand is one of the components of society. and one of the brand's most important strategies is geographical location strategy. This paper is focus on that strategy. In This paper propose two things: 1) Graph Configuration. node consists of brand store, edge consists of store-to-store relationships and edge weight consists of actual walk and drive distance values. 2) numbering edges and training neural networks to predict next store distance values. It is expected to be useful in analyzing successful brand geographical location strategies.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.2
no.1_2
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pp.47-61
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1999
This study focuses on the impact of government deregulation policies since the early 1990s on the change of industrial location anti the accompanying problems, especially of land use and environment. Since 1960s, the planned industrial location has played a leading role for the development of industrial location. However. since mid-1990s, individual(unplanned) industrial location has been increasing, especially in semi-agricultural area and in the Capital region, reflecting the impact of the deregulation policies on the industrial location. The effective policies are required to solve the problems caused by the increase of the individual industrial location. in that the standard of the environmental control for individual industrial location is much lower than for the planned industrial location.
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.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.3
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pp.377-393
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2011
This study aims to indicate the spatial characteristics of the changes in the Korean farm land. In particular, we analyze the spatial diffusion patterns of organic farms increasing rapidly with the growth in the agricultural product markets as well as the demand for safe food and sustainable growth. For the purpose, we examine the changes in the distribution patterns of organic farms between year 2000 and 2005. We analyze the agglomeration pattern by Location Quotient (LQ) and Local indicator of spatial association (LISA). Organic farms have been spread out from the outscuirts of Seoul, the capital city, to the traditional agriculture spetilized area in the southern parts of the nation. In order to analyze the relationships between organic farm distribution and the geographical variables affecting the organic farming, we develop multivariate regression models. Our findings indicate that organic farming is related with the number of agriculture-based business and information technique adaptation as well as the level of education and farmers age.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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