気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化とその需要予測への応用

馬賀 嵩士  三川 健太  後藤 正幸  吉開 朋弘  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J101-D   No.7   pp.1037-1051
発行日: 2018/07/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2017JDP7086
論文種別: 論文
専門分野: 人工知能,データマイニング
キーワード: 
気象情報,  SNS,  Twitter,  体感気温,  需要予測,  

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あらまし: 
近年では,小売店における在庫過多や廃棄処分が課題となっている.この市場における需要予測を考えた場合,気温や天候などの気象条件はその重要な要因であるといえる.その一方で,商品需要は気温などの単純な気象情報ではなく,消費者が感じる体感気温の影響を受けることが想定される.体感気温の定量化に関する研究は数多くなされてきており,湿度や風速といった気象条件に影響を受けやすいといったことがわかっている.加えて,体感気温はこれらの気象条件以外にも,着衣量,代謝量といった人体条件の影響も受けるといわれており,その感覚の定量化の方法はさまざまである.それに対し本研究では,大規模データであるTwitterのデータを学習し,需要予測のための体感気温の定量化を行うモデルを提案するとともに,需要予測への利用の有効性について検討を行う.