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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      저자 : Nehit Benara (검색결과 1 건)
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      • KCI등재

        Geo-based recommendation system utilising geo tagging and K-means clustering

        Amar Shukla,Tanupriya Choudhury,Nehit Benara,Piyush Garg,Aditya Tiwari,Jung‑Sup Um 대한공간정보학회 2023 Spatial Information Research Vol.31 No.3

        As technology advances, recommendation systems play an increasingly significant role in everyday life. Users today receive information efficiently and effectively through location-based recommender systems on their mobile devices. Geo-tagged data and the global positioning system are used to gather information about users in location-specific recommender systems. In this busy world, coffee is also a daily requirement. Therefore, we determine whether a particular population of individuals with mobile devices or other utility devices needs recommendations for coffee shops in a particular area. This was achieved by creating a Coffee Shop recommendation system, which uses geotagging to pinpoint the location dependent on latitude and longitude. In this article, we present a machine learning approach to assigning locations to coffee shops based on geo-based location suggestions. To determine the effectiveness of the coffee shop recommendation, a population-based zone-wise analysis was also conducted.

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