講演情報
[E3-02]移動履歴データから順伝播型ニューラルネットワークで抽出した地域のベクトル表現の意味解釈―ロジットモデルとの対応関係を通した検討―
*白勢 拓1、井上 亮1 (1. 東北大学 大学院情報科学研究科)
キーワード：
近接性、人流データ、ベクトル表現
近年，人流データの蓄積が進んでいるが，個人単位の移動履歴から地域間近接性の評価を目指す分析は少ない．その分析の1つは，深層学習に基づく自然言語処理手法Word2Vecを援用し，抽出される各地域の特徴を表すベクトル表現に注目する分析である．既往研究は，Word2Vecによる移動履歴の分析は重力モデルと等価で，得られるベクトル表現の内積が地域間の近接性を表すと示したが，個人単位・系列という入力データが有する情報を十分に反映できていない．本研究は，個人属性と現在の滞在地の入力から，次の滞在地を予測するFNNで得られるベクトル表現の性質を，目的地選択行動に用いられるロジットモデルとの比較を通して解釈する．実データを用いた分析により，得られたベクトル表現は，移動の向きを区別した地域間の近接関係を表すと評価でき，地域間近接性の分析への応用可能性が示唆された．