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J-GLOBAL ID：201702278096244984   整理番号：17A1780543

応用収集された位置データに基づくヒト移動度の予測可能性と予測【Powered by NICT】

Predictability and Prediction of Human Mobility Based on Application-Collected Location Data

著者 (4件)： Zeng Sihan ,  Wang Huandong ,  Li Yong ,  Jin Depeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MASS  ページ： 28-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の情報社会では,人間の移動性の正確な予測は,都市計画と資源管理のような様々な分野においてますます重要になる。ユーザの歴史的軌跡を用いて,それらの運動の固有パターンを抽出し,今後の動向を正確に予測するために利用することができる。本論文では,アプリケーションにより収集された100,000個人の積極的にアップロード位置情報のデータセットに基づいて,予測可能性の平均理論的限界は93%の高さであることを発見した。app捕集データは,場所の物理的状況を含んでいるので,著者らは三区,街路,地域と地域に位置をクラスタ化する文脈情報に基づくクラスタリング法を実装した。不均一分布と応用収集した位置データの高いミッシング速度を解決するために,筆者らは最初に軌道の欠測データを完成させ,各ユーザが訪れる最も起こりそうな場所を予測するための高次Markov連鎖モデルを採用するGibbsサンプリングアルゴリズムを用いた。結果は筆者らの予測アルゴリズムは,それぞれ67%,78%,三コンテキストベース部の87%,文脈がない区間よりも平均10%高い精度を達成できることを示した。添加では,予測精度と予測可能性との間の相関係数は0.86に達した。最後に,空間的および時間的分解能を含む種々の因子,Markovモデルの次数,回転半径を調べ,異なる環境下で予測可能性を検討した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測可能性 ,  *ヒト ,  情報化社会 ,  クラスタ化 ,  相関係数 ,  *移動度 ,  位置情報 ,  応用プログラム ,  都市計画 ,  資源管理 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測アルゴリズム ,  欠測値 ,  人間の移動性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 応用 ,  収集 ,  位置データ ,  ヒト ,  移動度 ,  予測可能性 ,  予測