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J-GLOBAL ID：201802223084978109   整理番号：18A1480758

ニューヨーク市Taxisの交通パターンにおける分類と異常検出:複合分析における事例研究【JST・京大機械翻訳】

Classification and Anomaly Detection in Traffic Patterns of New York City Taxis: A Case Study in Compound Analytics

著者 (4件)： Hagan Ronald D. ,  Phillips Charles A. ,  Langston Michael A. ,  Rhodes Bradley J.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IPDPSW  ページ： 1169-1174  発行年： 2018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： グラフ理論アルゴリズムと機械学習技術の両方を,広範囲の輸送,ネットワーク,および経路選定問題を解決するために個々に適用した。しかし,多くの応用は,組合せアプローチに適している。本論文では,著者らの化合物分析フレームワークを用いたニューヨーク市タクシー交通の分析に関する事例研究を提示した。増分確率学習を用いて,各日のトラヒックからグラフを推論した。次に,グラフのトポロジーの広い概観を得るために設計されたグラフ理論的計量の集合を計算した。これらの計量を超えて機械学習を用いて,著者らは,週末または平日の交通から来るグラフを分類し,ある範囲の破壊事象によって影響を受けるグラフを同定した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： タクシー ,  位相幾何学 ,  アルゴリズム ,  *事例研究 ,  ネットワーク ,  機械学習 ,  経路選定 ,  グラフ理論
準シソーラス用語： 確率学習 ,  機械学習技術 ,  *異常検出 ,  *ニューヨーク市 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューヨーク ,  交通 ,  分類 ,  異常検出 ,  分析 ,  研究