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Predicting Optimal Facility Location without Customer Locations

机译：预测没有客户位置的最佳设施位置

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Deriving meaningful insights from location data helps businesses make better decisions. One critical decision made by a business is choosing a location for its new facility. Optimal location queries ask for a location to build a new facility that optimizes an objective function. Most of the existing works on optimal location queries propose solutions to return best location when the set of existing facilities and the set of customers are given. However, most businesses do not know the locations of their customers. In this paper, we introduce a new problem setting for optimal location queries by removing the assumption that the customer locations are known. We propose an optimal location predictor which accepts partial information about customer locations and returns a location for the new facility. The predictor generates synthetic customer locations by using given partial information and it runs optimal location queries with generated location data. Experiments with real data show that the predictor can find the optimal location when sufficient information is provided.
机译：从位置数据中获取有意义的见解有助于企业做出更好的决策。商业的一个关键决策是为其新设施选择的位置。最佳位置查询要求建立优化目标函数的新设施的位置。最优定位的大多数现有的工作原理查询提出解决方案在给出现有设施和客户集合时返回最佳位置。但是，大多数企业不知道客户的位置。在本文中，我们通过去除客户位置已知的假设来引入最佳位置查询的新问题设置。我们提出了一个最佳位置预测，接受有关客户位置的部分信息，并返回新设施的位置。预测器通过使用给定部分信息生成合成客户位置，并且它运行具有生成的位置数据的最佳位置查询。实验与实际数据显示，当提供足够的信息时，预测器可以找到最佳位置。

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