題目

ブロックモデルによる特徴量と移動先の関連付けを用いた移動先予測 (A Next Location Prediction Method for Smartphones Using Feature Value Clustering with Blockmodels)

概要

スマートフォンの登場によりユーザの行動を様々なセンサで簡単に取得できるようになった．これによりユーザの状況に応じた情報提供を行う，コンテキストアウェアシステムの開発が期待されている．しかしそのためには，膨大なセンサデータとその特徴量から有効なものを判別する必要がある．本研究では，Mixed Membership Stochastic Blockmodels(MMSB)を用いて，大量のセンサデータからコンテキストとみなせる組み合わせを抽出し，特徴量同士の関係を各状況ごとにクラスタリングすることで移動先の予測に用いる手法を提案する．実際にスマートフォンユーザの行動履歴を用いて評価を行った．評価は候補となる移動先の順位付けによって行い，17の予測先のうち上位5位までだと50から60%程度の精度，上位8つまでで評価すれば，約80%の精度で移動先を予測することができた．

著者

深野 淳 (大阪大学大学院情報科学研究科) , 間下 以大 (大阪大学) , 清川 清 (大阪大学) , 竹村 治雄 (大阪大学)