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下坂研究室

Shimosaka Research Group pursuing MIUBIQ (machine intelligence in UbiComp Research)

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News 乗り換えデータに基づく都市異常予測がYahoo!乗換案内アプリに応用されました

乗り換えデータに基づく都市異常予測がYahoo!乗換案内アプリに応用されました

2018/03/01 | News | 1761 views |

我々の取り組み(乗り換えデータに基づく都市異常予測)が
ヤフー株式会社様のYahoo!乗換案内アプリの「異常混雑予報」にて応用されました.

インターネットで交通手段を検索するYahoo!乗換案内アプリのデータを使用し,
利用者が入力する行き先の駅や日時などから,
事前に混雑の発生を予測する技術が用いられています.

プロジェクトのリンクはこちら.

混雑予報アプリでの詳しい応用に関しては
「Yahoo! JAPANビッグデータレポート」チームの記事
や
「Yahoo! 路線情報公式ブログ」の記事(前編,後編)をご覧下さい.

技術の詳細はUbiComp 2016(論文はこちら)にあります.

論文は2015年度下坂研究室に所属していた小西達也氏
(東京大学 大学院情報理工学系研究科 修士課程在籍)が
Yahoo! JAPAN研究所でリサーチインターン中に
取り組んで得られた成果になります.

上記記事にあるbiモデルは,
UbiComp2015で発表した技術を応用したものです.

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