論 文Papers

WORKSHOP (DOMESTIC)

低ランク双線形モデルによる活動イベント発生密度推定

前田 啓輔(東京大学), 下坂 正倫(東京大学), 坪内 孝太

第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014), 2014/11

Category:

機械学習 (Machine Learning) データサイエンス (Data Science)

Abstract:
センサ反応の回数や交通量など,人間の活動イベントの発生密度を推定することできれば,省エネルギー 化や健康指標の推定,渋滞の推定などに利用できる.これまでの活動イベント発生密度推定の分野では活動イベント の周期性と多タスク学習の必要性に着目した生成的な混合モデルが主な研究対象であった.しかし,混合モデルを用 いた活動イベント発生密度推定には,対象データの一部を観測することが必要であった.これに対し本論文では,対 象データの観察を行わずに外的要因のみから推定する,識別的な枠組みを導入する.周期性を考慮するために,時間 情報とそれ以外の情報の共起を入力とする一般化双線形モデルを提案し,また,多タスク学習の特性を取り入れるた め内部パラメータ行列の行列分解を用いる.提案する低ランク双線形モデルの性能を評価するため家庭に設置された センサデータを用いて評価実験を行い,曜日や天気といった外的な要因に左右される活動イベント発生密度推定にお いて,既存のモデルよりも精度よく推定が可能であることを示した.