文献

J-GLOBAL ID：202002234874910062   整理番号：20A1781886

あなたが旅行する方法:トランジットスマートカードデータを用いた地理人口学的推論のためのマルチタスク学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

You are how you travel: A multi-task learning framework for Geodemographic inference using transit smart card data

著者 (4件)： Zhang Yang (SpaceTimeLab for Big Data Analytics, Department of Civil, Environmental & Geomatic Engineering, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, United Kingdom) ,  Sari Aslam Nilufer (SpaceTimeLab for Big Data Analytics, Department of Civil, Environmental & Geomatic Engineering, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, United Kingdom) ,  Lai Juntao (Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), 1 Fusionopolis Way, #10-25 Connexis North Tower, Singapore 138632, Singapore) ,  Cheng Tao (SpaceTimeLab for Big Data Analytics, Department of Civil, Environmental & Geomatic Engineering, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, United Kingdom)
資料名： Computers, Environment and Urban Systems  (Computers, Environment and Urban Systems)
巻： 83  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0226B  ISSN： 0198-9715  CODEN： CEUSD5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地理的基礎上の地域の人口特性の情報を提供する地理人口学は,都市研究,公共政策決定,社会研究およびビジネスにおいて,特に重要である。しかし,このようなデータは公衆から収集するのが困難であり,通常,低い更新頻度で,調査によって行われる。都市域では,自動料金支払いシステムを備えた公共交通の普及率の増大に伴い,研究者は大規模母集団から大量の交通スマートカード(SC)データを収集できる。SCデータは,高い空間と時間分解能で個人レベルで人間の日常活動を記録する。それは,頻繁な活動領域(例えば,住宅地域)と個人の関心と特性と密接に絡み合った乗客の旅行行動を明らかにすることができる。これは地球人口学的研究のための新しい機会を提供する。本論文は,世帯調査によるSCデータを用いた地理人口学的マッピングのための旅行者の人口統計学(年齢,収入レベルおよび自動車所有権,その他)およびそれらの住宅地域を推論するためのフレームワークを開発することを追求する。最初に,乗客の住宅地域を検出するために決定木図を使用した。次に,2D画像としてマルチ週SCデータから導出した各個人の空間時間活動パターンを表した。この表現を劣化させるため,マルチタスク畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,画像からの個人の複数の人口統計を予測した。人口統計学と居住地の位置を結合して,地球人口学的情報をさらに得た。この方法論をロンドンの輸送によって提供された大規模SCデータセットに適用した。結果は,人間活動パターンと人口統計の間の関係を理解する新しい洞察を提供する。知る限りでは,これはSCデータを用いて地球人口学を推論する最初の試みである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  地球 ,  *旅行 ,  地理学 ,  公共輸送 ,  ディシジョンツリー ,  都市域 ,  住居地区 ,  二次元 ,  乗客 ,  母集団 ,  *スマートカード
準シソーラス用語： *人口統計学 ,  人間活動 ,  ロンドン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 測地学的推論 ,  スマートカードデータ ,  マルチタスクCNN ,  時空間活動パターン ,  住宅地域検出

分類 (2件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 旅行 ,  地理 ,  人口学 ,  推論 ,  マルチタスク学習 ,  フレームワーク