Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレス型マイクロモビリティの利用形態分類手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-05-21
• タイトル: Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレス型マイクロモビリティの利用形態分類手法の検討
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: カーネギーメロン大学
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所／東京大学空間情報科学研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, the University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Carnegie Mellon University, Electrical & Computer Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, the University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, the University of Tokyo / Center for Spatial Information Science, the University of Tokyo
• 著者名: 牛島, 秀暢; 青木, 俊介; 西山, 勇毅; 瀬崎, 薫
• 著者名(英): Hidenaga, Ushijima; Shunsuke, Aoki; Yuuki, Nishiyama; Kaoru, Sezaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 交通やインフラ，スマートフォンなどから得られる様々なデータを統合的に利活用し，都市計画の継続的な改善に役立てるという都市コンピューティングが注目されている．都市コンピューティングは少子高齢化と過疎化が進行する日本においても公共インフラを有効活用し都市を維持するためにも有効である．限られた公共インフラを活用するためには人々の移動目的を推定し，交通リソースを最適化する必要があるが，既存の IC カードなどの交通データでは推定粒度に限界があった．こうした状況の中，特定の返却場所を持たないドックレス型のマイクロモビリティが急速に普及している．ドックレス型マイクロモビリティは平均移動距離が 500m 程度と短く，直接目的地に向かうため，より詳細な移動行動が検出可能である．本研究では，マイクロモビリティが都市空間で離散的に分布する点に着目した．そして，細かく単発的な移動行動を大域的に分析することで潜在的な移動パターンがあることを，Non-Negative Tensor Factrization と呼ばれる教師なし学習を用いることで明らかにした．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10116224
• 書誌情報: 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）; 巻 2020-DPS-183, 号 1, p. 1-8, 発行日 2020-05-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8906
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会