講演情報
[C1-01]ラプラシアン行列に基づく空間可変係数モデルの提案と街路単位の犯罪分析への応用
*許 芮溧1、井上 亮1 (1. 東北大学)
キーワード：
空間的異質性、空間可変係数、グラフラプラシアン、ネットワーク
従来の空間回帰はユークリッド距離に基づく近接性やグリッド・行政区画単位での集計に依拠することが多く，そのためネットワークやリンクレベルの空間的異質性を見落としがちである．センサー技術やオープンデータの普及により，多様で高解像度の空間データが利用可能となり，異質かつ多重スケールな構造に対応可能な回帰手法の需要が高まっている．さらに，観測対象の多くは本質的にネットワークに基づくものであり（例えば，街路区間に集中する犯罪データ，輸送リンク上の旅客フローなど），リンク・ノード単位の過程を明示的にモデル化する手法は未だ十分に整備されていない．本研究では，グラフラプラシアンの固有ベクトルを多重スケールの基底関数として活用し，道路ネットワーク上の空間可変係数（SVC）を表現する枠組みを提案する．固有ベクトル空間フィルタリングとラプラシアンスペクトルを統合することにより，本手法は街路区間スケールでの推論を可能にし，局所的なネットワーク異質性をより適切に捉えることができる．最後に，ニューヨーク市の犯罪通報データ（calls for service）に基づく犯罪データを用いて，提案手法の実現可能性と実用的有用性を示す．