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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-09 10:20 携帯電話位置登録情報に基づく全体集合・部分集合モデルの重み付け和を用いた目的地予測 ○緑川耀一・永田拓也・吉井英樹・関 聡明（ソフトバンク）・吉浦 裕・市野将嗣（電通大）  ICM2025-30 LOIS2025-45 |
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| 抄録 | （和） | 目的地予測において，特定の属性に絞った部分集合モデルはデータ不足により予測が困難になりやすく，全ユーザの全体集合モデルは地域特有の移動傾向が捉えにくくなる課題がある．そこで本稿では，属性のついた携帯電話基地局の位置登録情報から生成された移動軌跡を用いて，全体的な移動傾向と居住地ごとの特有の移動傾向をそれぞれ学習し，その出力を重み付け和で統合する手法を提案する．東京都在住のユーザのデータを用いた実験の結果，提案手法は単体モデルよりも高い予測精度を示した．これは全体集合モデルによる多くの場所で予測が可能である点と，部分集合モデルによる地域特有の移動傾向の反映が効果的に補完し合った結果であると示唆され，データ不足を回避しつつ，ユーザの属性を反映した予測が可能であることを示した． |
| （英） | In destination prediction, segmented models focused on specific attributes often face difficulties due to data sparsity, whereas aggregate models covering all users struggle to capture region-specific mobility trends. To address these challenges, this paper proposes a method that uses a weighted sum to integrate the outputs of an aggregate model, which learns overall mobility trends, and segmented models, which learn trends specific to residential areas. This approach utilizes mobility trajectories generated from location registration data of mobile phone base stations linked with user attributes. Experimental results using data from users residing in Tokyo showed that the proposed method achieved higher prediction accuracy than standalone models. These findings suggest that the broad prediction capability of the aggregate model and the reflection of region-specific trends by the segmented models effectively complement each other, demonstrating the feasibility of attribute-aware prediction while avoiding data sparsity. | |
| キーワード | （和） | 携帯電話基地局 / 位置登録情報 / 目的地予測 / / / / / |
| （英） | mobile phone base stations / location registration information / destination prediction / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 312, LOIS2025-45, pp. 42-47, 2026年1月. | |
| 資料番号 | LOIS2025-45 | |
| 発行日 | 2026-01-01 (ICM, LOIS) | |
| 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 | ICM2025-30 LOIS2025-45 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ICM |
| 開催期間 | 2026-01-08 - 2026-01-09 |
| 開催地（和） | 佐賀大学 理工学部6号館2階 多目的セミナー室 |
| 開催地（英） | Saga Univ. |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2026-01-LOIS-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 携帯電話位置登録情報に基づく全体集合・部分集合モデルの重み付け和を用いた目的地予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Destination Prediction Using Weighted Sum Integration of Aggregate and Segmented Models using Mobile Phone Location Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 携帯電話基地局 / mobile phone base stations |
| キーワード(2)（和/英） | 位置登録情報 / location registration information |
| キーワード(3)（和/英） | 目的地予測 / destination prediction |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 緑川 耀一 / Yoichi Midorikawa / ミドリカワ ヨウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SBKK) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永田 拓也 / Takuya Nagata / ナガタ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SBKK) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉井 英樹 / Hideki Yoshii / ヨシイ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SBKK) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関 聡明 / Toshiaki Seki / セキ トシアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SBKK) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉浦 裕 / Hiroshi Yoshiura / ヨシウラ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市野 将嗣 / Masatsugu Ichino / イチノ マサツグ |
| 第6著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-09 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | ICM2025-30, LOIS2025-45 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.311(ICM), no.312(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.42-47 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-01 (ICM, LOIS) |
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