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人流ビッグデータを用いた新型コロナ感染予測と要因推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214669
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2146699a1ccc6d-48de-45b1-9f34-0dd0abccf950
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-2B-04.pdf (309.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 人流ビッグデータを用いた新型コロナ感染予測と要因推定 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 国立情報学研究所・株式会社KDDI総合研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| KDDI総合研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| KDDI総合研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 株式会社KDDI総合研究所・KDDI株式会社 | ||||||||||||||
| 著者名 |
水野, 貴之
× 水野, 貴之
× 上坂, 大輔
× 幡, 容子
× 南川, 敦宣
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 飲食店が多いなどの地域の属性情報と，携帯電話から補足した移動履歴の人流情報を用いて，機械学習により各地の新型コロナウイルス感染者数を予測するモデルを構築する．これにより，感染者数を予測する上で，重要な地理的な要因は何であるかを明らかにする．感染者を予測する上で重要な要因は，地域の人口，人口あたりの外国人比率，人流が滞留するコミュニティであることが明らかになった．コミュニティを跨ぐ移動を抑制するゾーニングをおこなうことにより，ウィルスの封じ込めと経済活動とを両立できることを示す． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 119-120, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
