著者

西田京介 戸田浩之 倉島健 内山匡

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.334-345, 2013-07-03

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GPSやネットワーク位置情報源(携帯基地局やWi-Fiなど)により得られるユーザの時空間行動軌跡から,そのユーザが訪問した場所(Point of Interest; POI)を推定する確率的訪問POI分析技術を提案する.提案技術は(1)時空間カーネルを用いたMean-shiftクラスタリングによる滞留点抽出法(2)ユーザの真の訪問POIを潜在変数とした,滞留点の位置とその滞留時間に関する確率的生成モデル,から構成され,真の訪問POIが未知の滞留データも学習に利用することで訪問POIを高精度に推定できる.本技術が実現する訪問POIを基にした個々のユーザの行動・嗜好の理解は,情報提供や生活支援などパーソナルアシスタントサービスの品質向上に貢献できる.本論文では,GPS/Wi-FIにより得られた実データによる実験を行い,提案技術が従来手法に比べて滞留点の抽出と訪問POIの推定を精度良く行えたことを示す.