prikaz prve stranice dokumenta Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study
  Preuzmi
PDF 19.71 MB
Znanstveni rad - Izvorni znanstveni rad
Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study
U: Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra. Osijek: Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, 2020. str. 167-181. urn:nbn:hr:112:263371
Đokić, Kristian; Štavlić, Katarina; Potnik Galić, Katarina

Citirajte ovaj rad

Đokić, K., Štavlić, K. i Potnik Galić, K. (2020). Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study. Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra (str. 167-181). Osijek: Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371

Đokić, Kristian, et al. "Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study." Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra, Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, 2020, str. 167-181. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371

Đokić, Kristian, Katarina Štavlić i Katarina Potnik Galić. "Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study." U Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra, 167-181. Osijek: Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, 2020. Citirano 06.02.2025.. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371

Đokić, K., Štavlić, K. i Potnik Galić, K. (2020) 'Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study', Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra, Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Osijek, str. 167-181. Preuzeto s: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371 (Datum pristupa: 06.02.2025.)

Đokić K, Štavlić K, Potnik Galić K. Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study. Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra. Osijek: Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku; 2020. Str. 167-181. [pristupljeno 06.02.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371

K. Đokić, K. Štavlić i K. Potnik Galić, "Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study", Međunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra Osijek: Ekonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, 2020. [Online] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371 [Citirano: 06.02.2025.]

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:112:263371
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
Naslov (engleski)Using location-based Social Networks for optimal placement of tourist facilities: Zagreb case study
AutorKristian Đokić
AutorKatarina Štavlić
AutorKatarina Potnik Galić
Autorova ustanovaVeleučilište u Požegi
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Sažetak (engleski)
In the last decade, the advance of services and social networks that can store location coordinates and ratings by visitors has had a significant impact on how potential visitors choose their visit destination. The destination can be a landmark, a city, a restaurant, a hotel, etc., and people visiting the destination can be tourists or locals. Also, the data from these services can be used to analyse the location before potential investment in the tourist facility by an investor. Clustering unsupervised machine learning algorithms can be used for that analysis, combining individual municipalities of a city into clusters that have similar properties, making potential investors informed about municipality's properties. In this paper, the main goal is to propose an optimal placement model based on the available information. A prerequisite for this is the analysis of location-based service that can be used to make decisions about the location of a restaurant or bar, and the amount of information available at these service for the city of Zagreb. The proposed model is based on a k-means algorithm that belongs to unsupervised machine learning algorithms. The result of the analysis is the list of municipalities in the city of Zagreb divided into clusters with similar properties. The municipalities are divided into six clusters and that division brings objective knowledge to the potential investor. These results can be used as a basis for decision- making or as a test of expert recommendation. The proposed model can be used for other purposes, depending on the area of interest and the amount of data available on the service.
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
Vrsta publikacijeZnanstveni rad - Izvorni znanstveni rad
Status objaveObjavljen
Vrsta recenzijeRecenziran - međunarodna recenzija
Verzija publikacijeObjavljena verzija rada (izdavačev PDF)
Naslov zbornikaMeđunarodni znanstveni simpozij Gospodarstvo istočne Hrvatske – jučer, danas, sutra
Brojčani podacistr. 167-181
ISBN978-953-253-164-0
p-ISSN1848-9559
URN:NBNurn:nbn:hr:112:263371
Datum objave publikacije2020
SkupNaziv: 9th International Scientific Symposium Region, Entrepreneurship, Development (RED 2020)
Lokacija: Osijek, Hrvatska
Datum početka: 2020-06-04
Datum završetka: 2020-06-05
Vrsta izlaganja: Predavanje
Vrsta resursaTekst
IzdavačEkonomski fakultet Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Mjesto izdavanjaOsijek
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-05-06 10:28:21