教師なし学習を用いた移動軌跡データからの意味情報推定

抄録

近年，人の移動軌跡を分析する研究が多く行われており，マーケティングや都市計画などで利用されている．GPSデータは座標の時系列データであり，行動分析で必要な移動手段や滞在場所，人の属性などの意味情報が付いていないという問題がある．本研究では，複数の教師なし学習手法を用いて，移動軌跡への意味情報の推定を行う．教師なし学習のみでは推定の精度が低くなるため，クラスタアンサンブル手法の導入について述べる．