自己回帰型言語モデルによる個人の移動軌跡の生成

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書誌事項

タイトル別名
  • Generating Individual Trajectories using the Autoregressive Language Model

説明

<p>2022年8月に浦安市を通過した延べ約68万台のスマートフォンの位置情報の履歴から，移動時間と移動場所を，自己回帰型言語モデルの１つであるGPT-2に入力することで，個人の日中の移動軌跡の事前学習モデルを構築する．さらに，各日の天候や新型コロナウイルス新規感染者数の環境状況と，各スマートフォンの保有者の属性情報とを追加学習する．学習時において，数値の情報は，ユニークな文字の組み合わせに変換する．このような変換を導入することで，地理情報を用いなくても，高精度の個人の移動軌跡が生成できることを示す．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390296808221183616
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2023.0_2h5os8a02
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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