時間帯を考慮したパーソナライズ目的地予測

瀧本 祥章  西田 京介  遠藤 結城  戸田 浩之  澤田 宏  石川 佳治  
(データ工学研究専門委員会推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J100-D   No.4   pp.472-484
発行日: 2017/04/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集)
専門分野: 時空間データマイニング
キーワード: 
時空間データマイニング,  軌跡マイニング,  目的地予測,  移動軌跡,  

本文: PDF(1.1MB)
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あらまし: 
近年,スマートフォンなどのGPS機能が付いたモバイルデバイスの普及により,パーソナルアシスタントサービスなど,個人の移動軌跡を利活用した新たなサービスの需要が高まっている.例えば,ユーザの目的地を予測し,目的地周辺のレストランや娯楽施設のレコメンドを行うサービスである.このサービスを行うには,高精度な目的地予測技術が必要となる.そこで本研究では,ユーザの移動軌跡集合を学習した後,出発地から現在地までの移動軌跡を入力として,そのユーザの目的地を予測する手法を提案する.具体的には,最新の目的地予測手法であるSubSynアルゴリズムをベースとし,本アルゴリズムをパーソナライズした予測に適用した際に生じるデータスパースネス問題を,学習データに仮想軌跡を追加することにより解決する.更に,SubSynアルゴリズムでは活用していない移動軌跡のタイムスタンプを活用する目的地予測モデルを導入し,精度の向上を図る.最後に,25人の被験者の実際の移動軌跡を用いた実験を行い,提案手法が従来のSubSynアルゴリズムに比べて高精度に目的地を予測できたことを示す.