移動・交通

[D7-01] 滞在系列に基づく地域のベクトル表現を活用した社会経済データの高空間解像度化の試行

*Kakeru Ito¹, Ryo Inoue¹ (1. Tohoku University)

Keywords:データの高空間解像度化, Word2Vec, 滞在系列データ

流動解析の分野において地域ごとの流動の特徴をベクトル値として表現するベクトル表現に注目が集まっている．既往研究で活用されるベクトル表現学習手法の多くがOD形式のデータを対象とするが，本研究では系列データに基づく手法であるWord2Vecに注目する．Word2Vecでは各個人のトリップパターンの違いを考慮できるほか，同一地域でも目的，スケールごとに異なるベクトル表現を同時に学習できる．本研究では目的が付与された地域のベクトル表現を，社会経済データの高空間解像度化手法における空間情報として活用する．異なるスケールで学習されるベクトル表現は，高空間解像度化における空間情報として活用できる．また，推定する社会経済データの種類に応じた目的のベクトル表現は，推定精度向上に特に寄与すると考える．実データによる実験の結果，目的ごとに異なる特徴を抽出でき，空間情報として推定精度を向上させる効果が観察された．