- 著者
- 小島 世大 石槫 隼人 坂田 美和 武藤 敦子 森山 甲一 犬塚 信博
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)
- 巻号頁・発行日
- pp.1E2OS3a04, 2019 (Released:2019-06-01)
近年ICカードの普及に伴い、ICカートのログデータを用いた人の行動分析に関する研究がされている。本研究では、非負値多重行列因子分解 (Non-negative Multiple Matrix Factorization,NMMF)を用いたユーザの行動パターンを抽出し、因子行列を用いたクラスタリングし、クラスタリング結果を用いて決定木学習によるパターンと属性情報の関係を分析する手法を提案する。最後に、我々は提案手法を用いて入退室データの分析を行い、その有効性を確認する。
1 0 0 0 OA オフィスワーカーの入退室データを用いた移動時間パターンの分析
近年、ICカードの普及に伴い、ICカードの利用履歴を用いた人の行動分析の研究が行われている。本研究では、多くの組織で普及が進んでいる入退室管理システムから得られる入退室データを用いて、社員の移動時間パターンを抽出し、移動時間パターンと社員属性の関係の分析方法を提案する。事前調査より、社員の移動時間パターンを時間帯及び移動時間区分毎に移動回数を数えることで表す。社員を部屋から部屋への移動にかかる時間に着目した特徴量で表し、クラスタリングを用いて似た移動時間パターンを持つ社員の集合を抽出し、移動時間パターンと社員属性(性別、部署、年齢など)の関係について分析する。実際の入退室データを用いて提案手法を検討し, その有効性を確認する.