[8D]クラスタリング・ルールマイニング

14:20 〜 14:45

[8D-03] 個人と集団の快適性意図計量に基づく人の移動を伴った屋内環境改善の実現方式

*伴 匠生¹、林 康弘¹、清木 康¹ (1. 武蔵野大学データサイエンス学科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

空間・時空間・時系列データ分析、パターン・相関ルールマイニング、検索モデル、推薦モデル、スマートシティ

本稿は屋内環境データとユーザの快適性意図に基づき，個人と集団の快適性を両立させる部屋割り当ておよび環境改善の実現方式を示す．本方式では，屋内環境データとユーザが希望する屋内の環境条件である「快適性意図」を対象としてクラスタリングを行い，快適性意図が類似するユーザをグループ化し，グループの快適性意図と屋内環境データ間のユークリッド距離が最も近くなるような部屋をユーザグループに割り当てることを可能とする．本方式の特徴は，ユーザ個別の快適性意図を部屋の割り当てに反映する点にある．本方式によりユーザは希望する屋内環境が満たされた部屋を利用する事が可能となる．