DYNAMIC CLASSIFICATION OF TIME-SERIES CATEGORICAL DATA

To provide a technique relating to dynamic classification of time-series categorical data.SOLUTION: The present method may include acquiring position data and associated time entries for multiple individuals. The method may also include associating instances of the position data with categories of locations to generate a context vector, in which the context vector includes text character strings describing a context of a given individual. The method may also include squeezing the context vector to combine consecutive categories of locations and generate a count vector, in which the count vector includes the text character strings and a count of the consecutive categories of locations. The method may also include classifying each of the individuals based on a comparison of the count vector to a known class of individuals, and adjusting at least one factor directing flow of multiple persons in a different manner based on the classification.SELECTED DRAWING: Figure 5 【課題】 時系列カｘテゴリデータの動的分類に関する技術を提供する。【解決手段】 本方法は、複数の個人に対する位置データ及び関連する時間エントリを取得することを含んでもよい。本方法はまた、位置データのインスタンスを場所カテゴリに関連付けてコンテキストベクトルを生成することを含んでもよく、コンテキストベクトルは、所与の個人のコンテキストを説明するテキスト文字列を含む。本方法はまた、コンテキストベクトルをスクイージングして、連続する場所カテゴリを組み合わせてカウントベクトルを生成することを含んでもよく、カウントベクトルは、テキスト文字列と、連続する場所カテゴリのカウントとを含む。本方法はまた、カウントベクトルと既知の個人クラスとの比較に基づいて、複数の個人の各々を分類することと、その分類することに基づいて、複数の人の流れを方向付ける少なくとも１つの要因を異なる方式で調整することと、を含む。【選択図】 図５