@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00097181,
 author = {西田京介 and 戸田浩之 and 倉島健 and 内山匡},
 book = {マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集},
 month = {Jul},
 note = {GPSやネットワーク位置情報源（携帯基地局やWi-Fiなど）により得られるユーザの時空間行動軌跡から，そのユーザが訪問した場所（Point of Interest; POI）を推定する確率的訪問POI分析技術を提案する．提案技術は（1）時空間カーネルを用いたMean-shiftクラスタリングによる滞留点抽出法（2）ユーザの真の訪問POIを潜在変数とした，滞留点の位置とその滞留時間に関する確率的生成モデル，から構成され，真の訪問POIが未知の滞留データも学習に利用することで訪問POIを高精度に推定できる．本技術が実現する訪問POIを基にした個々のユーザの行動・嗜好の理解は，情報提供や生活支援などパーソナルアシスタントサービスの品質向上に貢献できる．本論文では，GPS/Wi-FIにより得られた実データによる実験を行い，提案技術が従来手法に比べて滞留点の抽出と訪問POIの推定を精度良く行えたことを示す．},
 pages = {334--345},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {確率的訪問POI分析: 時空間行動軌跡からのユーザモデリング},
 volume = {2013},
 year = {2013}
}