[2C5-OS-7b] 移動系列のデータマイニングと機械学習 (2)

[2C5-OS-7b-04] 商業施設内における回遊行動履歴を用いた人の属性推定

〇中川 翼¹、岡 夏樹¹、荒木 雅弘¹、岡 海人² (1. 京都工芸繊維大学、2. 株式会社アドインテ)

キーワード：クラスタリング、属性推定、移動系列、データ前処理

本稿の目的は, 商業施設内を移動するユーザの行動履歴から人々を分類することである. 我々はいくつかの前処理を行いクラスタリング結果を改善することや, 休日や平日といった異なる日付に集められたデータを用いてK-means++ (Arthur, 2007)によりクラスタリングを行い, それぞれのクラスタの特徴を分析した. 結果として, 同じ特性を持つ複数のクラスタが出現するとそれらは滞留時間によって分離されることがわかった. さらに, 異なる特性を持つ店舗が潜在的な関係を持つ可能性なども示された. 今後は今回と比較してさらに大規模な施設のデータを用いたクラスタリングを予定しており, その結果を広告配信に応用する予定だ. クラスタリングの精度向上などが今後の課題になりそうである.