事後報告になりますが，
2016/2/29〜3/1にかけて，
情報処理学会 第49回ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）研究会が
東京理科大学（東京都飯田橋）で開催されました．

この研究会で，共同研究者の小西達也君（東京大学）が，
モバイルセンシングによる早期目的地予測手法について発表してきました．

外出の際，次にどこに行くのかをシステムが類推することができれば，
様々なサービス応用が考えられます．
この問題はモバイルデータの位置履歴が入手されるにつれ現実味を増してきています．
実際，この種の研究はユビキタスコンピューティング，人工知能関連の国際会議でも
多々発表されています．

この研究の課題に対し，日々の位置履歴データから生活パターンをモデル化し，
「いつどこにいるか」を推定する枠組みと，
経路を観察することで逐次的に目的地を絞り込む枠組みが並行して提案されています．

本発表ではこの二つのアプローチの「いいとこ取り」を可能とする統計的モデルを提案しました．

移動直後から比較的精度が高く，移動につれ目的地を高精度に絞り込むことが期待できます．
数名数週間の小規模な実験データですが，提案手法が既存の枠組みと比べ高い精度で予測が
可能であることを確認しています．

2016/3/1 11:20〜11:45 口頭発表

セッション：ナビゲーション・スマートフォン応用
論文タイトル：滞在時間帯と経路情報を用いた混合最大エントロピー逆強化学習に基づく早期目的地予測
著者：小西達也（東京大学），下坂正倫（東京工業大学）
論文PDF：情報処理学会電子図書館からご覧になれます．