WEKO3
アイテム
長期的な状態依存性を考慮した移動軌跡からの目的地予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177325
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177325f89d5900-1bed-4adc-923a-9edc431c41dd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2016222.pdf (9.4 MB)
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Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2016-07-06 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 長期的な状態依存性を考慮した移動軌跡からの目的地予測 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTサービスエボリューション研究所 | ||||||||||||||
| 著者名 |
遠藤, 結城
× 遠藤, 結城
× 西田, 京介
× 戸田, 浩之
× 澤田, 宏
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本稿では，ユーザの出発地から現在地までの移動軌跡をもとに目的地を予測するデータ駆動型の手法を提案する．移動軌跡は遷移の系列が長く多様なパターンを持つことが多いため，目的地は過去の長期的な状態に左右されやすい．しかし，単純に多次元のマルコフ過程を利用するのは，訓練データのスパースネスが問題となるため効果的ではない．そこで本研究では，これらの問題を緩和できる recurrent neural network (RNN) によって，グリッド空間上における離散的な状態遷移をモデリングする．この RNN モデルを用いてタイムステップごとの遷移確率を計算し，確率的なサンプリングに基づいて各目的地候補への訪問確率を効率的に計算する．タクシーと個人の移動軌跡の実データを用いて提案手法を評価し，直近のタクシー移動の目的地予測コンペティション優勝手法を含む state-of-the-art 手法よりも高精度に目的地を予測できることを示す． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集 巻 2016, p. 1524-1536, 発行日 2016-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
