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A Low-Cost High-Performance Semantic and Physical Distance Calculation Method Based on ZIP Code 우편번호 기반의 저비용 고성능 의미 및 물리적 거리 계산 방법

Da LI, Yuanyuan WANG, Rikuya YAMAMOTO, Yukiko KAWAI, Kazutoshi SUMIYA

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요약 :

최근에는 모바일 기기에서의 머신러닝 접근법과 사용자 이동 이력 분석이 많은 주목을 받고 있습니다. 일반적으로 기계 학습의 전처리 접근 방식으로 단어 벡터를 획득하기 위해 단어 임베딩 도구에 텍스트 데이터를 적용해야 합니다. 그러나 모바일 장치에서는 고차원 벡터 계산에 드는 막대한 비용을 감당하기 어렵습니다. 따라서 저비용의 사용자 행동 및 사용자 이동 이력 분석 접근 방식이 고려되어야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 먼저 텍스트 주소 정보 대신 우편번호와 도로명 주소를 벡터로 변환하여 공간 벡터 계산 비용을 절감합니다. 둘째, 우편번호 기반 벡터를 적용한 저비용 고성능 의미 및 물리적 거리(실제 거리) 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 미국 우편번호 데이터를 활용하여 의미적 거리와 물리적 거리를 모두 계산하고 그 결과를 이전 방법과 비교한다. 실험 결과, 제안한 방법이 거리 계산 성능을 크게 향상시키고 비용을 낮은 수준으로 효과적으로 제어할 수 있음을 보여주었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.5 pp.920-927
발행일
2022/05/01
공개일
2022/01/13
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021DAP0005
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Data Engineering and Information Management)
범주

작성자

Da LI
  Kyoto Sangyo University
Yuanyuan WANG
  Yamaguchi University
Rikuya YAMAMOTO
  Kyoto Sangyo University
Yukiko KAWAI
  Kyoto Sangyo University,Osaka University
Kazutoshi SUMIYA
  Kwansei Gakuin University

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