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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.9
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 807 - 816 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.9.807
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신용카드 거래데이터를 통한 매출 예측은 소비자 구매 패턴 및 시장 동향을 파악하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존의 통계 및 기계 학습 모델은 지리적 데이터와 서비스 업종, 인구 및 거래시간의 매출 정보 등 다양한 특성 간의 관계와 시간적 특성을 분석하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상권 간의 특성에 따른 관계와 매출의 시계열 특성을 동시에 분석할 수 있는 두 가지 모델을 제안한다. 제안된 두 모델의 성능을 비교 분석하기 위해 상권 간 거리 및 특성별 매출 유사도를 기반으로 그래프를 구성하였다. 이후, 제안 모델의 성능을 기존 시계열 모델인 LSTM 및 BiLSTM과 비교하였다. 실험 결과, RMSE를 기준으로 GAT-BiLSTM 모델은 BiLSTM 모델 대비 약 15%, BiLSTM-GAT 모델은 BiLSTM 모델 대비 약 29% 예측 정확도가 향상되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식 및 관련 연구
3. 제안 모델 및 구현
4. 실험
5. 결론
References
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