記号化された歩行経路群のパターン抽出と可視化
歩行者の移動軌跡データ（人流データ）に含まれる行動のパターンは，交通，防災，マーケティングなど様々な分野で役立つ情報となる．しかしながら，計算機を用いて人流データを処理し可視化する手法は開発途上にある．大規模な人流データの分析と可視化に際し，我々はデータ圧縮と分析の手法が特に重要であると想定する．本論文では，大規模な人流データ解析のための，データ圧縮と特徴抽出の処理を導入した可視化手法を提案する．この方法では，まずSAX(Symbolic Aggregate Approximation)を拡張したUniversalSAXで，人流データを記号列化して圧縮し，続いて行動パターンを抽出するため自然言...
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| Veröffentlicht in: | Transactions of Visualization Society of Japan 2018, Vol.38(3), pp.7-16 |
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| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | eng ; jpn |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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|---|---|
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| container_start_page | 7 |
| container_title | Transactions of Visualization Society of Japan |
| container_volume | 38 |
| creator | 宮城, 優里 大西, 正輝 渡辺, 知恵美 伊藤, 貴之 高塚, 正浩 |
| description | 歩行者の移動軌跡データ（人流データ）に含まれる行動のパターンは，交通，防災，マーケティングなど様々な分野で役立つ情報となる．しかしながら，計算機を用いて人流データを処理し可視化する手法は開発途上にある．大規模な人流データの分析と可視化に際し，我々はデータ圧縮と分析の手法が特に重要であると想定する．本論文では，大規模な人流データ解析のための，データ圧縮と特徴抽出の処理を導入した可視化手法を提案する．この方法では，まずSAX(Symbolic Aggregate Approximation)を拡張したUniversalSAXで，人流データを記号列化して圧縮し，続いて行動パターンを抽出するため自然言語処理のアルゴリズムを適用する．さらに，重みつきレーベンシュタイン距離を歩行経路間の非類似度として採用し，人流データの特徴に基づいてクラスタリングを適用する．最後に，収録された歩行経路と，典型的な歩行経路あるいは滞留発生地点などの特徴抽出結果を可視化する．可視化の内容として，ユーザはデータの概要を表示するか，限定的な地点の詳細情報を表示するかを選択できる． |
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| ispartof | 可視化情報学会論文集, 2018, Vol.38(3), pp.7-16 |
| issn | 1346-5260 |
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| source | J-STAGE Free; Elektronische Zeitschriftenbibliothek - Frei zugängliche E-Journals |
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