[1E2-OS-3a] AI における離散構造処理と制約充足(1)

[1E2-OS-3a-04] 非負値多重行列因子分解の因子行列を用いたクラスタリングと決定木学習によるオフィスの入退室データの分析

〇小島 世大¹、石槫 隼人¹、坂田 美和¹、武藤 敦子¹、森山 甲一¹、犬塚 信博¹ (1. 名古屋工業大学)

キーワード：ユーザの行動パターン、非負値多重行列因子分解、クラスタリング、決定木学習、入退室データ

近年ICカードの普及に伴い、ICカートのログデータを用いた人の行動分析に関する研究がされている。本研究では、非負値多重行列因子分解 (Non-negative Multiple Matrix Factorization,NMMF)を用いたユーザの行動パターンを抽出し、因子行列を用いたクラスタリングし、クラスタリング結果を用いて決定木学習によるパターンと属性情報の関係を分析する手法を提案する。最後に、我々は提案手法を用いて入退室データの分析を行い、その有効性を確認する。