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J-GLOBAL ID：202402252216552140   整理番号：24A2639167

共通潜在空間を介した多様な都市データのクロスモーダル分析手法

Cross-modal Analysis of Diverse Urban Data Through a Shared Latent Space

著者 (8件)： 田村直樹 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  寺島青 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  庄子和之 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  片山晋 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  浦野健太 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  米澤拓郎 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  河口信夫 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  河口信夫 (名古屋大 未来社会創造機構)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2024  号： HCI-210  ページ： Vol.2024-HCI-210,No.30,1-10 (WEB ONLY)  発行年： 2024年11月11日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 都市は様々な特性を持つエリアで構成されており,各エリアの特性は,そのエリアを利用する人の行動や,エリア内の建物の種別などの物理的な環境を含む,複数の要素の混合で構成される.エリアの多面的な特性の理解のために,人流,購買,POIなど,多様なモダリティの都市データから,各エリアの特徴を抽出し,潜在空間に埋め込む手法がさかんに研究されてきた.このようなエリア埋め込みによって,エリアの特性の類似性が潜在空間上の埋め込みベクトル間の距離で表され,類似エリアの検索やエリアの分類が可能になった.しかし,既存のエリア埋め込み手法は,単一または一部のモダリティペア間の関係しか考慮していない.OpenUASのようなオープンなエリア埋め込みや,購買,POIなどの多様な都市データの間に存在する関係性を把握できれば,各モダリティの解釈性の向上や多面的なエリア特性の理解につながる.そこで本研究では,複数の都市データについて,それぞれのモダリティに基づくエリア埋め込みを,共通の潜在空間にアライメントする.これによって,それぞれのモダリティ間の関係性が,共通潜在空間上の距離で表され,クロスモーダルなエリア分析が可能となる.本論文では,エリアごとの滞在データ,購買データ,POIデータを対象に実験を行い,有効性を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *都市調査 ,  *マルチモーダル分析 ,  *特徴抽出 ,  都市計画 ,  人流 ,  購買データ ,  埋込み【写像】 ,  自己符号化器 ,  アラインメント ,  相関 ,  ベクトル空間 ,  次元縮小 ,  滞留時間
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  モダリティ ,  ペア相関 ,  次元削減 ,  滞在時間 ,  埋込み

分類 (4件)： 都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 都市 ,  分析 ,  手法