위치기반 소셜 네트워크(Location-Based1 Social Networks, LBSNs)는 사용자가 방문한 관광명소(Points of Interest, POIs)를 공유할 수 있게 하는 소셜 네트워킹 서비스이다. LBSN의 데이터는 개인화된 장소 추천과 사용자 이동성 분석에 활용된다. 본 연구에서는 도시의 서로 다른 지역에서 제공되는 기능과, 해당 지역을 방문하는 사용자의 이동성이라는 두 관점에서 LBSN 데이터를 분석하기 위한 방법을 제안한다. 구체적으로, 우리는 변분 오토인코더(Variational Auto Encoder, VAE)를 사용하여 각 지역에 대해 POI 범주에 따른 사용자 방문 분포와 지역에 따른 사용자 방문 분포를 임베딩한다. 이후 이러한 임베딩을 활용하여 지역 간 유사성을 분석한다. 분석 결과, 사용자 방문은 비교적 인접한 지역에 집중되어 있는 반면, 유사한 기능을 가진 지역들은 도시 전체에 걸쳐 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 또한 지역의 특성을 결정하는 데 있어, 방문한 범주보다 사용자 방문이 더 강한 영향을 미친다는 점을 발견하였다.

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