電子情報通信学会総合大会講演要旨
B-18-11
軌跡データを用いた半教師有り学習による交通手段推定
◎芳賀宣仁・木下 僚(東大)・安達 淳(NII)
GPS軌跡から個人の交通手段を理解することは、旅行者支援や避難者支援などの応用に対し重要である。一般的な交通手段推定は機械学習の分類手法を用いて推定する提案が多いが、学習に必要となる交通手段のラベル付け作業は人手で行われるため、高コストで実用上問題となる。そのため本稿では、半教師有り学習の一つであるLabel Propagationを交通手段推定用に拡張した手法を用い、なるべく少ないラベルで交通手段を推定する手法を提案する。実験の結果、特にラベルの割合が10%以下の場合に提案手法は既存手法より良い精度で推定可能であることを確認した。