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J-GLOBAL ID：201802291815227480   整理番号：18A0196625

非負行列因数分解による列車輸送データのデータ解析【Powered by NICT】

Data analysis on train transportation data with nonnegative matrix factorization

著者 (5件)： Ito Kyoichi (The University of Tokyo, Institute of Industrial Science. Tokyo, Japan) ,  Ito Masaki (The University of Tokyo, Institute of Industrial Science. Tokyo, Japan) ,  Miyazaki Kosuke (National Institute of Technology, Kagawa College, Department of Civil Engineering. Kagawa, Japan) ,  Tanimoto Keishi (Tottori University, Department of Social Systems and Civil Engineering. Tottori, Japan) ,  Sezaki Kaoru (The University of Tokyo, Centor for Spatial Information Science, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 4080-4085  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： 都市開発を維持するためにデータを収集し,解析と認識され必要性の観点から,「スマートシティ」の概念は最近多くの注目を集めている。センシングと情報技術の開発は,都市の特性をより良く理解するために都市移動度の解析を容易にした。都市を特性化するために用いられる情報とデータのうち,輸送データは,最も有用なである輸送は非常に密接に都市移動度のヒトおよび他の側面に関連するので,自動的に収集したデータからの特徴抽出では,最大の困難さはデータ集合のサイズや複雑さに由来し,これらはしばしば解析にはあまりにも多くの属性または指数を有していた。本論文では,非負行列因子分解(NMF)を用いたスマートカード出改札認証ログの解析の結果を検討した。結果は,様々なユーザと駅特性と動力学を評価するための適用可能な抽出された特徴を示した。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： 鉄道駅 ,  認証 ,  キャラクタリゼーション ,  都市 ,  都市開発 ,  特徴抽出 ,  移動度 ,  情報技術 ,  スマートカード ,  ヒト ,  *データ解析
準シソーラス用語： スマートシティ ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非負行列因数分解 ,  列車 ,  輸送 ,  データ解析