地理情報システムに関する国際会議ACM SIGSPATIAL2018にて下記の内容についてポスター発表します．
下坂研究室ではこれまで大量のGPSデータを活用した都市における活動パターンのモデル化について取り組んできましたが，この論文では，活動パターンに影響与える複数の外的要因の取り込み方を工夫した手法を提案しています．
具体的には複数の要因から，各地域各時間帯の（GPS）人口の期待値を多線形回帰により推定するものです． UbiComp2015で提案してきた双線形回帰に比べ，より柔軟かつロバストな推定が可能となる手法となっています．
モデルのパラメータはテンソルとして表現され，このパラメータテンソルをファイバ行列に変形し，逐次的な行列パラメータの凸最適化として最適化されます．
複数の地域を同時に分析する際，予測性能が向上するだけでなく，地域間の
関係性を評価するツールとして利用が期待できます．
— 発表情報 —
Technical session “Fast Forward SessionPlanning” 2018-11-07 (Wed.) 13:30 – 15:30
Poster reception, Demo session 2018-11-07 (Wed.) 19:00 – 23:00
Predictive Population Behavior Analysis from Multiple Contexts with Multilinear Poisson Regression
Masamichi Shimosaka*, Takeshi Tsukiji**, Hideyuki Wada**, Kota Tsubouchi***
(*Tokyo Institute of Technology, **The University of Tokyo, ***Yahoo Japan Corporation)
— 学会情報 —