緯度経度情報追加による行動履歴分散表現の高精度化

抄録

近年、スマートフォンなどのウェアラブル端末普及に伴い、ユーザーの行動履歴をビッグデータとして利用することが可能になってきた。これに伴い、人流解析の観点から似た行動をとるユーザをニューラルネットワークやクラスタリングを利用して分析する試みが行われてきた。先行研究では、時系列のメッシュIDを双方向LSTMの入力情報として学習させることで、ユーザー埋め込みの生成を行っていた。しかし、メッシュIDは人為的に割り振っているためID間の位置的関係や距離などを考慮しておらず、メッシュIDのみからだけではユーザー埋め込みの学習がうまくいかない可能性があった。この問題を解決するため、本研究では入力情報として緯度経度の情報を加えることでモデル性能の向上を試みた。その結果、時系列メッシュID予測の精度向上やユーザ埋め込みを利用したクラスタリング結果に違いが確認された。