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J-GLOBAL ID：201702236381750673   整理番号：17A0596923

時間帯を考慮したパーソナライズ目的地予測

著者 (7件)： 瀧本祥章 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  西田京介 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  遠藤結城 (NTT サービスエボリューション研) ,  遠藤結城 (筑波大 システム情報系) ,  戸田浩之 (NTT サービスエボリューション研) ,  澤田宏 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  石川佳治 (名古屋大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J100-D  号： 4  ページ： 472-484 (WEB ONLY)  発行年： 2017年04月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  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,スマートフォンなどのGPS機能が付いたモバイルデバイスの普及により,パーソナルアシスタントサービスなど,個人の移動軌跡を利活用した新たなサービスの需要が高まっている。例えば,ユーザの目的地を予測し,目的地周辺のレストランや娯楽施設のレコメンドを行うサービスである。このサービスを行うには,高精度な目的地予測技術が必要となる。そこで本研究では,ユーザの移動軌跡集合を学習した後,出発地から現在地までの移動軌跡を入力として,そのユーザの目的地を予測する手法を提案する。具体的には,最新の目的地予測手法であるSubSynアルゴリズムをベースとし,本アルゴリズムをパーソナライズした予測に適用した際に生じるデータスパースネス問題を,学習データに仮想軌跡を追加することにより解決する。更に,SubSynアルゴリズムでは活用していない移動軌跡のタイムスタンプを活用する目的地予測モデルを導入し,精度の向上を図る。最後に,25人の被験者の実際の移動軌跡を用いた実験を行い,提案手法が従来のSubSynアルゴリズムに比べて高精度に目的地を予測できたことを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *範囲 ,  *カスタム化 ,  *位置 ,  *予測 ,  携帯端末 ,  軌跡 ,  軌道 ,  情報サービス ,  販売促進 ,  アルゴリズム ,  データ ,  性質 ,  情報 ,  実験 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  *時間帯 ,  *パーソナル化 ,  *目的地 ,  モバイルデバイス ,  移動軌跡 ,  モバイルサービス ,  パーソナイライズリコメンデーション ,  学習データ ,  スパース性 ,  タイムスタンプ ,  被験者実験

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (17件)：

• A.Y. Xue, R. Zhang, Y. Zheng, X. Xie, J. Huang, and Z. Xu, “Destination prediction by sub-trajectory synthesis and privacy protection against such prediction,” ICDE, pp.254-265, 2013.
• A.Y. Xue, J. Qi, X. Xie, R. Zhang, J. Huang, and Y. Li, “Solving the data sparsity problem in destination prediction,” The VLDB Journal, vol.24, no.2, pp.219-243, 2015.
• E. Horvitz and J. Krumm, “Some help on the way: Opportunistic routing under uncertainty,” UbiComp, pp.371-380, 2012.
• J. Krumm and E. Horvitz, “Predestination: Inferring destinations from partial trajectories,” UbiComp, pp.243-260, 2006.
• J. Krumm and E. Horvitz, “Predestination: Where do you want to go today?,” Computer, vol.40, no.4, pp.105-107, 2007.

タイトルに関連する用語 (2件)： 時間帯 ,  予測