[3L1] [General Session] 3. Data Mining

[3L1-02] Autoregressive Tensor Factorization for Spatio-temporal Predictions

〇Koh Takeuchi^1,2, Hisashi Kashima^2,3, Naonori Ueda^1,3 (1. NTT Communication Science Laboratories, 2. Graduate School of Informatics, Kyoto University, 3. RIKEN Center for Advanced Intelligence Project)

Keywords:Data mining, Spatio-temporal data analysis, Tensor Decomposition

時空間データ解析では，いつ・どこでデータが観測されたかという情報を用いて，データの未観測場所での過去観測値の補完や将来の観測値の予測などが行われている．テンソル分解法は，複数種類の観測データが扱え，欠損データが存在していても解析が可能であり，効率的なアルゴリズムが存在するなどの利点があるため，時空間データの解析で多く利用されている．しかし，現在までデータ未観測場所の将来観測値の予測問題のためのテンソル分解の手法は提案されていない．本研究では，上記問題に取り組むために，空間情報を用いた自己回帰正則化を定式化し，さらにテンソル分解の正則化として利用する自己回帰テンソルの提案をおこなう．実世界で観測されたタクシー降車データおよびバイクシェアリングデータを用いた実験により，提案手法の優位性を定量的・定性的に示す．