[2H2] データマイニング-身体データマイニング

[2H2-05] 「土地勘」は学習できるのか

機械学習によるエリアラベリング

森脇 大輔¹、〇宗政 一舟²、深見 俊和¹ (1. 株式会社サイバーエージェント、2. 明治大学)

キーワード：エリアクラスタリング、オープンデータ、空間地理情報、アンケート調査、機械学習

本研究では、位置情報をベースにした広告配信の最適化のため、土地勘を学習するモデルを推定した。学習モデルは、その土地の属性を表すラベルを出力とし、店舗情報や国勢調査、国土数値情報などオープンデータを入力としている。学習に用いたラベルは土地勘のある協力者によってつけられたものである。モデルは、３つの方法で推定され、XGBoostがもっとも性能が高かった。モデルは、f1スコアで0.66となるなど比較的良い結果を示した。