Hidden markov model to predict tourists visited place
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Haebom
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저자
Theo Demessance, Chongke Bi, Sonia Djebali, Guillaume Guerard
개요
소셜 네트워크 데이터를 활용하여 관광객의 이동 패턴을 분석하고 예측하는 방법을 제시하는 논문입니다. 관광객의 디지털 흔적을 분석하여 수요를 파악하고 의사 결정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 특히, 대규모 데이터 환경에 적합하도록 수정된 기계 학습 기반의 문법적 추론 알고리즘을 사용하여 관광객의 이동을 나타내는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 생성합니다. 프랑스 파리를 사례 연구로 활용하여 제안된 방법론의 효율성을 입증합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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소셜 네트워크 데이터를 활용하여 관광객의 이동 패턴을 효과적으로 분석하고 예측할 수 있는 방법론을 제시.
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대규모 데이터 환경에 적합한 기계 학습 알고리즘을 도입하여 실제 적용 가능성을 높임.
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은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용하여 유연하고 새로운 데이터에 쉽게 적응할 수 있는 모델 구축.
