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その他 (国内) 地域の幾何的関係を考慮したマルチタスク回帰に基づく高性能な都市動態予報
安納 爽響 (東京工業大学), 坪内 孝太, 下坂 正倫 (東京工業大学)
情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (IPSJ SIGUBI)
2020.12.16
未来の都市動態の予測，特にイベントが開催される日のいつもとは異なる動態パタン（異常混雑）の予測 は，ユーザのモビリティ情報の価値を高めるために非常に重要な課題であり，近年盛んに研究されている． しかし既存手法では，未来の異常混雑のモデル化の難しさから予測可能な地域や時間が制限され，未来の 都市動態の定常・異常を含めた高性能な予報は実現されていなかった．この課題の解決のために，本研究 では「１週間後」という遠い未来の，「都市部のいかなる場所」における高性能な都市動態予報を実現する ためのモデリング手法：GCPR を提案する．GCPR では，遠い未来の予測の実現のために乗換検索履歴を 元にしたユーザの駅利用の行動予定をモデル化に組み込む．さらに「都市部のいかなる場所」に予測対象 を一般化させるために，駅と予測対象エリアの幾何的関係を考慮したモデリングを行う．実際のGPS 位 置履歴，乗り換え案内アプリの検索履歴を元にした実験により，提案手法が予測地域全体の都市動態予測 と，駅から離れたイベント会場における異常混雑予測において既存手法よりも優れた予測性能を達成する ことを示す．