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  1. 研究報告
  2. ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
  3. 2024
  4. 2024-UBI-082

イベント告知情報と大規模言語モデルに基づくイベント会場周辺の早期群衆混雑予報

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233865
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233865
17851aff-c260-46fe-bf79-eee9bdf7f18c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-UBI24082018.pdf IPSJ-UBI24082018.pdf (1.5 MB)
 2026年5月2日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, UBI:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-02
タイトル
タイトル イベント告知情報と大規模言語モデルに基づくイベント会場周辺の早期群衆混雑予報
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 位置情報
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
東京工業大学情報理工学院情報工学系
著者所属
LINEヤフー株式会社
著者所属
東京工業大学情報理工学院情報工学系
著者所属(英)
en
Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
LY Corporation
著者所属(英)
en
Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
著者名 安納, 爽響

× 安納, 爽響

安納, 爽響

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坪内, 孝太

× 坪内, 孝太

坪内, 孝太

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下坂, 正倫

× 下坂, 正倫

下坂, 正倫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 お祭りや花火大会といった公共イベント下において,会場周辺の人混み具合を予報しておくことは,安全上・モビリティの快適性の観点から重要な話題である.既存の混雑予報手法は,イベント会場における過去の群衆動態に基づいて予報を行うが,イベントの内容による来訪者数の違いを捉えることはできない.イベントの内容を考慮して来訪者数を精緻に予報するために,イベントの告知情報に着目する.大規模言語モデル(LLM)を用いて,テキスト形式で与えられる告知を整形・特徴量化し,イベント下の群衆動態のモデリングに使用することを提案する.実際の人流ログデータ,イベントの告知情報を用いて,東京周辺の 24 会場 305 個のイベントに対して,予測手法の性能評価を行う.実験結果より,イベントの内容を考慮することで,イベント間の人出の違いを精緻に予測することが可能となったことが示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11838947
書誌情報 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

巻 2024-UBI-82, 号 18, p. 1-7, 発行日 2024-05-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8698
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
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Ver.1 2025-01-19 09:57:19.908831
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