Predicting neighborhoods' socioeconomic attributes using restaurant data.

Dong, Lei; Ratti, Carlo; Zheng, Siqi

Dong, Lei; Ratti, Carlo; Zheng, Siqi.

Afiliación

Dong L; Senseable City Lab, Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139.
Ratti C; China Future City Lab and Center for Real Estate, Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139.
Zheng S; Senseable City Lab, Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139.

Proc Natl Acad Sci U S A ; 116(31): 15447-15452, 2019 07 30.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31308232

Asunto(s)

Características de la Residencia; Restaurantes; Adolescente; Adulto; Anciano; Niño; Preescolar; China; Ciudades; Humanos; Lactante; Recién Nacido; Persona de Mediana Edad; Modelos Teóricos; Factores Socioeconómicos; Adulto Joven

Palabras clave

machine learning; restaurant; social good; socioeconomic data; urban studies

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Restaurantes / Características de la Residencia Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adolescent / Adult / Aged / Child / Child, preschool / Humans / Infant / Middle aged / Newborn País/Región como asunto: Asia Idioma: En Revista: Proc Natl Acad Sci U S A Año: 2019 Tipo del documento: Article

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