論文の概要: Optimizing Luxury Vehicle Dealership Networks: A Graph Neural Network Approach to Site Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13961v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 20:11:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:32:56.714717
• Title: Optimizing Luxury Vehicle Dealership Networks: A Graph Neural Network Approach to Site Selection
• Title（参考訳）: 乗用車Dealership Networksの最適化: サイト選択のためのグラフニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Luca Silvano Carocci, Qiwei Han,
• Abstract要約: 本研究では,米国における高級車メーカーのディーラーネットワークプランニングを最適化するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな応用を提案する。 ディーラーの立地決定要因に関する総合的な文献レビューを行い、65の郡レベルの説明変数を特定した。 34の変数の組み合わせと10の最先端GNN演算子によるアブレーション研究は、様々な変数の予測力に関する重要な洞察を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
• License:
• Abstract: This study presents a novel application of Graph Neural Networks (GNNs) to optimize dealership network planning for a luxury car manufacturer in the U.S. By conducting a comprehensive literature review on dealership location determinants, the study identifies 65 county-level explanatory variables, augmented by two additional measures of regional interconnectedness derived from social and mobility data. An ablation study involving 34 variable combinations and ten state-of-the-art GNN operators reveals key insights into the predictive power of various variables, particularly highlighting the significance of competition, demographic factors, and mobility patterns in influencing dealership location decisions. The analysis pinpoints seven specific counties as promising targets for network expansion. This research not only illustrates the effectiveness of GNNs in solving complex geospatial decision-making problems but also provides actionable recommendations and valuable methodological insights for industry practitioners.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,米国における高級車メーカーのディーラーネットワークプランニングを最適化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな適用法を提案する。 34の変数の組み合わせと10の最先端のGNN演算子によるアブレーション研究は、様々な変数の予測力に関する重要な洞察を示し、特に、ディーラーの位置決定に影響を与える競合、人口統計学的要因、移動パターンの意義を浮き彫りにしている。 この分析は、7つの特定の郡をネットワーク拡大の有望な目標としている。 本研究は, 複雑な地理空間決定問題の解決におけるGNNの有効性を実証するだけでなく, 産業従事者に対して, 実用的なレコメンデーションと方法論的洞察を提供する。

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