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J-GLOBAL ID：201802258142601920   整理番号：18A0196534

半非負行列因数分解による都市空間の動的パターンの発見【Powered by NICT】

Discovering dynamic patterns of urban space via semi-nonnegative matrix factorization

著者 (4件)： Liu Zhicheng (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Cao Jun (School of Architecture, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yang Junyan (School of Architecture, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Qiao (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 3447-3453  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： 都市空間の動的パターンは,人間活動と都市空間の相互作用を明らかにし,都市計画者と意思決定者から多くの注目を集めている。都市レベルのヒト動力学からの動的パターンを抽出するための最も一般的な方法は,特異値分解(SVD)によるものである。しかし,SVDの直交性をマトリックス因子のカラムを制約する。マトリックス因子のエントリのいくつかは,各成分は非負であるのに必要な物理的,例えば人口密度であるときは分解成分の解釈を困難に負でなければならない。準非負行列因数分解(半NMF)フレームワークを利用した市内全域レベル個体群密度の動的パターンを抽出することを提案した。半NMFは部品ベース表現と解釈可能なパターンをもたらす非負であることを個体群密度の動的パターンを制約する。南京の携帯電話データセットに本手法を適用して解釈可能な動的パターンを抽出した。これらのパターンに基づいて,南京における通勤町を調査するために都市計画への応用を提示した。Copyright 2018 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： 携帯電話 ,  生息密度 ,  ヒト ,  意思決定者 ,  直交性 ,  *都市 ,  通勤 ,  都市計画家 ,  人口密度 ,  特異値分解 ,  都市計画 ,  *都市空間
準シソーラス用語： 南京市 ,  人間活動 ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非負行列因数分解 ,  都市 ,  発見