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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-05 09:40 実空間情報のリアルタイム予測におけるクラウドセンシングのための報酬配分 ○高木理絵子・稲垣悠一・新熊亮一（京大）・Xhafa Fatos（カタルーニャ工科大）・佐藤丈博・大木英司（京大）  MoNA2018-72 |
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| 抄録 | （和） | 近年，交通渋滞などの問題解決の手段として，実空間情報のリアルタイム予測の需要が高まっている．予測に必要な広範囲，長時間の実空間情報を低コストで集めるために，これまでクラウドセンシングが提案されている．しかし，これまでユーザデバイスはデータを利他的に送信すると想定されており，ユーザデバイスがデータ送信を拒否する可能性があることは考慮されていなかった．そこで，本稿では，利己的にデータを送信するユーザデバイス群に対し，予算の制限下で予測精度を最大化するために，予測精度への貢献度を表す尺度であるデータ重要度に基づく報酬配分方式を提案する．そして，実データセットを用いて提案方式の有効性を示す． |
| （英） | Real-time prediction of spatial information has attracted a lot of attention as a potential solution to social problems such as road traffic congestion. Prediction of spatial information is performed using sensor data collected independently by geographically distributed user devices, which is called mobile crowdsensing. However, conventionally, researchers assumed that user devices provide their data altruistically and did not consider that they may refuse to do that. Likewise, in mobile crowdsensing is commonly assumed that data is truthful and of equal quality. Unfortunataley, this is not always the case of participatory systems, such as mobile crowdsensing, where users participate at will and data veracity and quality are not always ensured. Therefore, in this technical report, we propose a rewarding system that incentives user devices to provide their truthful and quality data. Our system estimates temporal and spatial importance of data provided by each user device and allocates a larger amount of reward to user devices making a larger contribution to the prediction accuracy. Performance evaluation validates the effectiveness of our system by using a real dataset. | |
| キーワード | （和） | クラウドセンシング / インセンティブ / 実空間予測 / 機械学習 / 特徴選択 / / / |
| （英） | crowdsensing / incentive / spatial information prediction / machine learning / feature selection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 467, MoNA2018-72, pp. 53-58, 2019年3月. | |
| 資料番号 | MoNA2018-72 | |
| 発行日 | 2019-02-26 (MoNA) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MoNA2018-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN MoNA IPSJ-MBL IPSJ-UBI |
| 開催期間 | 2019-03-04 - 2019-03-05 |
| 開催地（和） | 東京大学 駒場キャンパス |
| 開催地（英） | The University of Tokyo, Komaba Campus |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2019-03-ASN-MoNA-MBL-UBI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 実空間情報のリアルタイム予測におけるクラウドセンシングのための報酬配分 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reward-based Allocation for Mobile Crowdsensing in Real-time Prediction of Spatial Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラウドセンシング / crowdsensing |
| キーワード(2)（和/英） | インセンティブ / incentive |
| キーワード(3)（和/英） | 実空間予測 / spatial information prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高木 理絵子 / Rieko Takagi / タカギ リエコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 稲垣 悠一 / Yuichi Inagaki / イナガキ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Xhafa Fatos / Fatos Xhafa / |
| 第4著者 所属（和/英） | カタルーニャ工科大学 (略称： カタルーニャ工科大) Polytechnic University of Catalonia (略称： UPC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 丈博 / Takehiro Sato / サトウ タケヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大木 英司 / Eji Oki / オオキ エイジ |
| 第6著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-05 09:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2018-72 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.467 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-26 (MoNA) |
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