CityProphet: city-scale irregularity prediction using transit app logs

[upura]

どんなもの？

• 人々の流れや人口動態を予測する課題に取り組むために、Yahoo!のルート検索ログを利用
• イベントが近づくにつれて、未来のイベントに関連するルート検索ログが繰り返され、累積される
• このデータを分析し、イベントの混雑を1週間前に予想
• 370,000,000件を超えるログを使用して実験を行った

論文リンク

https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2971718

著者/所属機関

• Tatsuya Konishi The University of Tokyo, Tokyo, Japan
• Mikiya Maruyama Yahoo Japan Corporation, Tokyo, Japan
• Kota Tsubouchi Yahoo Japan Corporation, Tokyo, Japan
• Masamichi Shimosaka Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan

媒体

Proceeding UbiComp '16 Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing Pages 752-757

投稿日付

September 12 - 16, 2016

先行研究と比べてどこがすごい？

技術や手法のキモはどこ？

どうやって有効だと検証した？

議論はある？

次に読むべき論文は？

[upura]

https://about.yahoo.co.jp/csr/report/010.html