Intellectual method for business location selection in smart cities

Khrystyna Lipianina-Honcharenko

doi:10.34185/1562-9945-4-147-2023-12

Автор(и)

Khrystyna Lipianina-Honcharenko

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-4-147-2023-12

Ключові слова:

інтелектуальний метод, машинне навчання, сегментація, розпізнавання образів, старт бізнесу, розумне місто.

Анотація

Вибір оптимальної локації для бізнесу в розумних містах є складною задачею. У цьому дослідженні розроблено інтелектуальний метод, використовуючи машинне навчання, для швидкого та точного вибору локації. Результати цього методу, зможе допомогти підприємцям знаходити оптимальні місця для старту бізнесу, забезпечуючи задоволення клієнтів і збільшення прибутку. Інтелектуальний метод є потужним інструментом для вирішення проблем вибору локації в розумних містах.

Посилання

Cugurullo F. Urban Artificial Intelligence: From Automation to Autonomy in the Smart City [Electronic resource] / Federico Cugurullo // Frontiers in Sustainable Cities. — 2020. — Vol. 2. — Mode of access:

https://doi.org/10.3389/frsc.2020.00038 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Smart City Planning from an Evolutionary Perspective [Electronic resource] / N. Komninos [et al.] // Journal of Urban Technology. — 2018. — Vol. 26, no. 2. — P. 3—20. — Mode of access: https://doi.org/10.1080/10630732.2018.1485368 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Angelidou M. Smart city policies: A spatial approach [Electronic resource] / Margarita Angelidou // Cities. — 2014. — Vol. 41. — P. S3—S11. — Mode of access: https://doi.org/10.1016/j.cities.2014.06.007 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Sarma S. Civic entrepreneurial ecosystems: Smart city emergence in Kansas City [Electronic resource] / Sumita Sarma, Sanwar A. Sunny // Business Horizons. — 2017. — Vol. 60, no. 6. — P. 843—853. — Mode of access:

https://doi.org/10.1016/j.bushor.2017.07.010 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

A Smart City Application: Business Location Estimator Using Machine Learning Techniques [Electronic resource] / Tugce Bilen [et al.] // 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 16th International Conference on Smart City; IEEE 4th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), Exeter, United Kingdom, 28—30 June 2018. — [S. l.], 2018. — Mode of access:

https://doi.org/10.1109/hpcc/smartcity/dss.2018.00219 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Recognizing Age-Separated Face Images: Humans and Machines [Electronic resource] / Daksha Yadav [et al.] // PLoS ONE. — 2014. — Vol. 9, no. 12. — P. e112234. — Mode of access: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0112234 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Ng C. B. Recognizing Human Gender in Computer Vision: A Survey [Electronic resource] / Choon Boon Ng, Yong Haur Tay, Bok-Min Goi // Lecture Notes in Computer Science. — Berlin, Heidelberg, 2012. — P. 335—346. — Mode of access:

https://doi.org/10.1007/978-3-642-32695-0_31 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Software System for Processing and Visualization of Big Data Arrays [Electronic resource] / Fedorova Nataliia [et al.] // Advances in Computer Science for Engineering and Education. — Cham, 2022. — P. 324—336. — Mode of access:

https://doi.org/10.1007/978-3-031-04812-8_28 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Intelligent Method for Forming the Consumer Basket [Electronic resource] / Khrystyna Lipianina-Honcharenko [et al.] // Communications in Computer and Information Science. — Cham, 2022. — P. 221—231. — Mode of access:

https://doi.org/10.1007/978-3-031-16302-9_17 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Method of choosing a competitive product based on the emotional color of the calls [Electronic resource] / Khrystyna Lipianina-Honcharenko [et al.] // Herald of Khmelnytskyi National University. — 2021. — Vol. 303, no. 6. — P. 86—88. — Mode of access: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2021-303-6-86-88 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.

Multiple Regression Method for Analyzing the Tourist Demand Considering the Influence Factors [Electronic resource] / Viktor Krylov [et al.] // 2019 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), Metz, France, 18—21 September 2019. — [S. l.], 2019. — Mode of access:

https://doi.org/10.1109/idaacs.2019.8924461 (date of access: 26.05.2023). — Title from screen.