モバイルフォンセンシングによる早期目的地予測に関する論文が，
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT)への採録されました．

近年，HEMSやカーナビ，スマートフォンアプリ等への応用可能性から，
モバイルフォンセンシングにより得られるGPSログを利用した目的地予測の研究が盛んに行われています．
しかし，既存の目的地予測研究では，他の予測研究，例えば動画における物体認識などで議論されてきた，
予測の早期性に関する議論がなされていませんでした．

そこで本研究では，既存の移動経路に基づく目的地予測の手法に，
日々の生活パターンに基づく次の滞在地予測を取り入れることで，
より早期に高い精度で目的地を予測する手法を提案しています．

1600人を超える規模の大規模なGPSログを利用し，
提案手法の優位性を検証したものが以下の論文です．

Ryo Imai and Kota Tsubouchi and Tatsuya Konishi and Masamichi Shimosaka
Early Destination Prediction with Spatio-temporal User Behavior Patterns.
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Vol. 1, No. 4, pp. 142:1–142:19, 2017.

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