[3L1] データマイニング-予測

[3L1-02] 自己回帰テンソル分解による時空間データ予測

〇竹内 孝^1,2、鹿島 久嗣^2,3、上田 修功^1,3 (1. 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所、2. 京都大学大学院 情報学研究科、3. 理化学研究所 革新知能統合研究センター)

キーワード：データマイニング、時空間データ解析、テンソル分解

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．