文献

J-GLOBAL ID：202202241236184990   整理番号：22A0433759

逆離散選択モデリングアプローチを用いた社会人口増加性能の理論【JST・京大機械翻訳】

Theory for socio-demographic enrichment performance using the inverse discrete choice modelling approach

著者 (6件)： Zhao Yuanying (Urban Systems Lab, Imperial College London, SW7 2AZ, UK) ,  Zhao Yuanying (Centre for Transport Studies, Department of Civil and Environmental Engineering, Imperial College London, SW7 2AZ, UK) ,  Pawlak Jacek (Urban Systems Lab, Imperial College London, SW7 2AZ, UK) ,  Pawlak Jacek (Centre for Transport Studies, Department of Civil and Environmental Engineering, Imperial College London, SW7 2AZ, UK) ,  Sivakumar Aruna (Urban Systems Lab, Imperial College London, SW7 2AZ, UK) ,  Sivakumar Aruna (Centre for Transport Studies, Department of Civil and Environmental Engineering, Imperial College London, SW7 2AZ, UK)
資料名： Transportation Research. Part B. Methodological  (Transportation Research. Part B. Methodological)
巻： 155  ページ： 101-134  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0725B  ISSN： 0191-2615  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： 旅行行動と輸送需要モデリングにおける大きなデータソースと社会-人口統計情報の本質的役割の増大するアベイラビリティを考慮して,匿名ビッグデータセットのための社会-人口統計属性の濃縮は,調査を継続する重要課題である。既存の社会-人口学的濃縮アプローチの一般的な欠点は,それらの濃縮性能(即ち,必要な属性を正しく強化する能力)を匿名ビッグデータセットの根底にある共分散構造にリンクできる一貫した理論の欠如に関するものである。言い換えると,既存の手法は,濃縮の前に,それが成功する程度まで示すことができない。その代りに,それらは,活動の努力とコストを繰り返し,その事実を評価,検証するために,濃縮自体を必要とする。代替的で,かなり好ましい方法は,濃縮が望ましい応用に対して十分に有効であるかどうかに関して,以前の指標を持つであろう。この目的に向けて,本論文では,IDCM性能理論と呼ばれるものを示す,逆離散Choiceモデリング(IDCM)アプローチを描き,それは,IDCMアプローチの社会-人口学的濃縮性能を,根底にあるデータセットの構造にリンクさせる。これは,従来の離散選択モデリングの実践から採用された技術,また,通信システムの文脈で採用された情報理論で描かれた技術の再較正によって達成される。確立したIDCM性能理論を2つの経験的アプリケーションで検証し,いくつかの社会-人口統計属性を豊かにするIDCM手法の性能,与えられた旅行行動パターンを成功裏に推定した。さらに,IDCMアプローチは,以前の社会-人口学的濃縮努力において一般的に使用される方法に匹敵することが分かった。従って,異なるデータ条件下でのその濃縮性能を予測および説明するためのIDCM性能理論の能力により,匿名ビッグデータセットに対する社会-人口学的濃縮におけるIDCMフレームワークのインフォームドおよび透明な移転性が容易になることができると主張した。Copyright 2022 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： 情報理論 ,  *旅行 ,  共分散 ,  アベイラビリティ ,  通信方式 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  匿名 ,  行動パターン ,  統計情報 ,  ビッグデータ ,  離散選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグデータ ,  社会人口学的強化 ,  離散選択モデリング ,  情報理論 ,  プライバシー ,  移植性

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 離散選択 ,  モデリング ,  社会 ,  人口増加 ,  理論