論文の概要: Modelling Cooperation and Competition in Urban Retail Ecosystems with Complex Network Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13981v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 19:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 12:44:34.289428
• Title: Modelling Cooperation and Competition in Urban Retail Ecosystems with Complex Network Metrics
• Title（参考訳）: 複雑なネットワーク指標を用いた都市小売エコシステムにおける協調・競争のモデル化
• Authors: Jordan Cambe, Krittika D'Silva, Anastasios Noulas, Cecilia Mascolo, Adam Waksman
• Abstract要約: まず,各地域における新事業の役割を検討するためのモデリングフレームワークを提案する。 位置技術プラットフォームfoursquareの縦長データセットを使って、世界中の26の主要都市にまたがる新しい会場の影響をモデル化する。 次に、データ駆動のメトリクスを考案し、その周辺の小売業者に対する新しい会場の影響に関する第一次相関を捉えます。 最後に、新しい会場が地域の小売エコシステムに与える影響を予測するために、教師付き機械学習モデルを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.767281392253976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the impact that a new business has on the local market ecosystem is a challenging task as it is multifaceted in nature. Past work in this space has examined the collaborative or competitive role of homogeneous venue types (i.e. the impact of a new bookstore on existing bookstores). However, these prior works have been limited in their scope and explanatory power. To better measure retail performance in a modern city, a model should consider a number of factors that interact synchronously. This paper is the first which considers the multifaceted types of interactions that occur in urban cities when examining the impact of new businesses. We first present a modeling framework which examines the role of new businesses in their respective local areas. Using a longitudinal dataset from location technology platform Foursquare, we model new venue impact across 26 major cities worldwide. Representing cities as connected networks of venues, we quantify their structure and characterise their dynamics over time. We note a strong community structure emerging in these retail networks, an observation that highlights the interplay of cooperative and competitive forces that emerge in local ecosystems of retail establishments. We next devise a data-driven metric that captures the first-order correlation on the impact of a new venue on retailers within its vicinity accounting for both homogeneous and heterogeneous interactions between venue types. Lastly, we build a supervised machine learning model to predict the impact of a given new venue on its local retail ecosystem. Our approach highlights the power of complex network measures in building machine learning prediction models. These models have numerous applications within the retail sector and can support policymakers, business owners, and urban planners in the development of models to characterize and predict changes in urban settings.
• Abstract（参考訳）: 新しいビジネスがローカル市場エコシステムに与える影響を理解することは、本質的に多面的であるため、難しい課題です。 この分野における過去の研究は、均質な会場タイプ(すなわち、協調的または競争的な役割)について検討してきた。 新しい書店が既存の書店に与える影響)。 しかし、これらの以前の作品は範囲や説明力に限られていた。 現代の都市における小売業のパフォーマンスをよりよく測定するために、モデルは同期的に相互作用する多くの要因を考慮すべきである。 本稿は,新しいビジネスが与える影響を調べる上で,都市における多面的な相互作用について考察した最初の事例である。 まず,各地域における新事業の役割を検討するためのモデリングフレームワークを提案する。 位置技術プラットフォームfoursquareの縦長データセットを使って、世界中の26の主要都市にまたがる新しい会場の影響をモデル化する。 都市を会場のネットワークとして表現し、その構造を定量化し、時間とともにそのダイナミクスを特徴づける。 これらの小売ネットワークに出現する強力なコミュニティ構造に注目し,小売施設の地域生態系に出現する協力的・競争的な力の相互作用に注目した。 次に、会場タイプ間の均質な相互作用と不均質な相互作用の両方を考慮に入れ、近隣の小売業者に対する新しい店舗の影響を1次相関で把握するデータ駆動メトリクスを考案する。 最後に、新しい会場が地域の小売エコシステムに与える影響を予測するために、教師付き機械学習モデルを構築します。 このアプローチは、機械学習予測モデル構築における複雑なネットワーク計測のパワーを強調する。 これらのモデルは小売業界で多くの応用があり、都市環境の変化を特徴づけ予測するモデルの開発において政策立案者、事業主、都市計画者を支援することができる。

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