位置情報履歴の欠損と周期性を考慮した訪問系列パターン抽出手法

摘要

情報配信,都市計画,人流制御など多くの目的において,行動パターンの把握が重要視されている.本論文では,可変基底NMFを位置情報履歴の特性を考慮して拡張することにより,従来よりも解釈が容易な行動パターンの抽出を試みる.行列分解などの従来技術では,行動パターンを階層的に抽出できず,抽出されたパタ一ンの解釈が難解な場合があった.提案法では,行動パターンを,いくつかの類似した行動系列で表現することにより,課題を解決する.この際,可変基底NMFを拡張し,位置情報履歴に多く見られる履歴の欠損を考慮したパターンを抽出する.また,位置情報履歴がもつ周期性も考慮できるように可変基底NMFを拡張し,24時間,1週間などの異なる周期をもつパターンの抽出を促進する.例えば出勤日と休日におけるいくつかの1日の行動パ夕一ン推移をそれぞれ独立して抽出したうえで,平日は会社,休曰はその他といった1週間周期の行動パターンも抽出することが可能になる.