[3G1-OS-14a] OS-14

9:45 AM - 10:00 AM JST(12:45 AM - 1:00 AM UTC)

[3G1-OS-14a-04] U-TraPS: Behavioral Pattern Extraction Based on Place Type Transitions from Mobile GPS Data

〇Hayato Ochigami¹, Hiroki Sakaji¹, Itsuki Noda¹ (1. Hokkaido University)

Keywords:

AI

本研究では，ラベルのないGPSデータから，場所の機能的意味と個人の行動セグメントを同時に学習する教師なしフレームワーク U-TraPS(Unsupervised Transition-aware Place-type Sequencing) を提案する．本手法は「集約から個人へ」という二段階のアプローチを採用する．第一段階では，全ユーザの滞在情報を集約し，ガウス混合モデル（GMM）による地点・活動クラスタリングと非負値行列因子分解（NMF）を適用することで，都市空間に内在する潜在的な「場所タイプ」を抽出する．第二段階では，抽出された場所タイプの系列を個人の行動パターンとみなし，混合二次マルコフモデルを適用することで，遷移の規則性に基づく行動の類型化を行う．本研究により，事前知識や施設ラベルを必要とせずに，生のGPSログのみから場所の機能分化と人々の移動パターンのダイナミクスを解釈可能であることが示された．