@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240605, author = {田村, 直樹 and 寺島, 青 and 庄子, 和之 and 片山, 晋 and 浦野, 健太 and 米澤, 拓郎 and 河口, 信夫}, issue = {30}, month = {Nov}, note = {都市は様々な特性を持つエリアで構成されており,各エリアの特性は,そのエリアを利用する人の行動や,エリア内の建物の種別などの物理的な環境を含む,複数の要素の混合で構成される.エリアの多面的な特性の理解のために,人流,購買,POI など,多様なモダリティの都市データから,各エリアの特徴を抽出し,潜在空間に埋め込む手法がさかんに研究されてきた.このようなエリア埋め込みによって,エリアの特性の類似性が潜在空間上の埋め込みベクトル間の距離で表され,類似エリアの検索やエリアの分類が可能になった.しかし,既存のエリア埋め込み手法は,単一または一部のモダリティペア間の関係しか考慮していない.OpenUAS のようなオープンなエリア埋め込みや,購買,POI などの多様な都市データの間に存在する関係性を把握できれば,各モダリティの解釈性の向上や多面的なエリア特性の理解につながる.そこで本研究では,複数の都市データについて,それぞれのモダリティに基づくエリア埋め込みを,共通の潜在空間にアライメントする.これによって,それぞれのモダリティ間の関係性が,共通潜在空間上の距離で表され,クロスモーダルなエリア分析が可能となる.本論文では,エリアごとの滞在データ,購買データ,POIデータを対象に実験を行い,有効性を確認した.}, title = {共通潜在空間を介した多様な都市データのクロスモーダル分析手法}, year = {2024} }