2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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インタラクティブ発表

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[4Pin1] インタラクティブ(2)

2018年6月8日(金) 09:00 〜 10:40 P会場 (4F エメラルドロビー)

09:00 〜 10:40

[4Pin1-41] 乗換案内ログとSNSの融合による未来に発生する混雑原因の特定

〇山下 達雄1、坪内 孝太1、丸山 三喜也1、山浦 優樹1、岡田 宏一朗1 (1. ヤフー株式会社)

キーワード:異常混雑検知、テキストマイニング、路線検索

路線検索ログから駅の異常混雑予測を行うこれまでの手法では、いつどこで混雑しそうなのかの予測はできるが、混雑の原因までは分からない。そこで我々は、SNSから未来のイベントについての内容が含まれる投稿を収集・整理し、路線検索ログからの混雑予測情報と融合することにより、混雑原因を推測する手法を提案した。