GRUとAttentionによる意識遷移と地域特徴との一致性を考慮したPOI訪問予測

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タイトル別名
  • Predicting user's next Point-of-Interest with GRU and attention mechanism considering time series variation of preferences and geographic features

説明

<p>近年、ユーザの行動データを用いた研究が盛んに行われている。人間の行動は様々な要因によって決定されているため予測が困難である。そのため、行動予測をする際にはこれらの要因をどのように捉えるかが重要である。 そこで、本研究ではGRUとAttentionを用いて訪問したPOI(Point-of-Interest)と地域の遷移を扱い、周期性、短期的長期的な嗜好の変化、地理的影響を捉えるようなモデルを提案する。POIの遷移についてはGRUを用いて周期性と時系列的な変化を捉え、Attentionを用いてPOI遷移の中でも予測に重要な記録に注意する。また、地理的影響を捉える際には地域の訪問遷移について考慮し、POI遷移との相互的な関係を捉える。評価実験ではPOIと地域の訪問遷移を入力とし、シーケンスの次の日に各POIカテゴリを訪れるかを予測するマルチラベル問題を考える。また、実生活で得られたユーザの行動履歴データを用いて提案モデルと他手法との予測精度を比較することで提案モデルが有効であることを示す。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390285300166183296
  • NII論文ID
    130007857166
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_3h5gs301
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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