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J-GLOBAL ID：202002210157790100   整理番号：20A2681832

グラフ研磨を用いた乗降パターンによる駅のクラスタリング

Railway Station Clustering based on Origin-Destination Patterns using Graph Polishing

著者 (3件)： 細江美欧 (鳥取大学) ,  桑野将司 (鳥取大学) ,  森山卓 (鳥取大学)
資料名： 都市計画論文集(Web)  (Journal of the City Planning Institute of Japan (Web))
巻： 55  号： 3  ページ： 690-696(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U2068A  ISSN： 2185-0593  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,ビッグデータの新たな分析手法として,クラスタリング手法の1つであるグラフ研磨が提案されている.グラフ研磨はグラフに属する頂点を類似指標に基づいてグルーピングする方法である.本研究では,グラフ研磨を用いて交通系ICカードの乗降履歴データに基づくOD表から乗降パターンが類似する駅を抽出する.具体的には,香川県で運行されている鉄道路線「ことでん」において利用可能な交通系ICカード「IruCa」の2013年12月1日から2015年2月28日までの15カ月間に得られた乗降履歴データを用いる.この期間に蓄積されたデータは9,008,709件であり,得られるOD表にグラフ研磨を適用した.得られた結果からは,利用件数の大小に関わらず類似した乗降パターンを持つ駅を抽出できることが明らかとなった.このような本研究の成果により,交通需要分析におけるグラフ研磨の有用性が確認された.(著者抄録)

シソーラス用語： *グラフ ,  *鉄道駅 ,  *クラスタ化 ,  交通 ,  データ ,  ICカード ,  *交通量 ,  経歴 ,  交通需要 ,  ビッグデータ ,  OD交通量 ,  *改変
準シソーラス用語： クラスタリング ,  乗降履歴

著者キーワード (8件)： 交通ビッグデータ ,  交通系ICカード ,  OD表 ,  類似性 ,  Traffic Big Data ,  Smart Card Data ,  Origin-Destination Table ,  Similarity

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R)

引用文献 (12件)：

• 1) 前田侑亮,金明哲(2019),「トピックモデルによる関西私鉄沿線の特徴分析」,情報知識学会誌,Vol.29,No.1,pp.3-22.
• 2) 西田昌史,石川勇樹,山本誠一(2011),「非負値行列因子分解に基づく多人数会話における話者分類」,情報処理学会研究報告,Vol.2011-SLP-85,No.7,pp.1-6.
• 3) 桑野将司,木下礼央,福山敬,谷本圭志,菅原一孔,川村尚生(2017),「非負値テンソル因子分解を用いた検索ログデータからのバス利用特性の分析」,土木学会論文集D3(土木計画学),Vol.73,No.5,I_569-I_578.
• 4) Sun, L. and Axhausen, K. W. (2016), “Understanding urban mobility patterns with a probabilistic tensor factorization framework,” Transport. Res. Part B, Vol.91, pp.511-524.
• 5) 古屋秀樹,劉瑜娟(2016),「潜在クラス分析を用いた訪日外国人旅行者の訪問パターン分析」,土木学会論文集D3(土木計画学),Vol.72,No.5,I_571-I-583.

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  研磨 ,  駅 ,  クラスタリング