2019 Fiscal Year Annual Research Report
The study of network analysis for large spatial networks
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17H01826
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 空間ネットワーク分析 / 機能コミュニティ / 集合中心性 / 高速化 / ユーザ行動モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，以下の研究をおこなった．
1) 大規模な空間ネットワーク上における人々の行動モデルとして，各住民が最も近い店舗に向かうとする最近傍点移動モデルと，会社や学校，病院などに最短経路で向かう際に店舗に立ち寄るとする最短経路移動モデルの2つのモデルを確立した．前者は従来から用いられている概念をモデル化したものであり，商業施設の商圏を抽出する際にボロノイ分割を用いるのは最近傍点移動モデルに基づくものである．それに対して，後者のモデルは本研究で新たに確立した概念・モデルである．
実際に，大手コンビニチェーン3社の店舗群のデータを用いて複数地域に対してこれらのモデルにより商圏を抽出して比較検証し，各チェーンの店舗出店戦略について考察した．上述した既存モデルは，ネットワーク分析の分野における近接中心性に，提案モデルは媒介中心性に基づくものであり，これら中心性の概念はネットワークにおける単一のノードを対象としたものである．これに対して対象をノードグループに一般化し，さらに，グループ内のノード同士は協調して，異なるグループのノード同士は競合して振る舞うように拡張した中心性指標を提案した．提案したこれらのモデル・手法を用いることで，より現実に合った人々の行動予測が可能となり，より適切な新店舗立地場所を求めることが可能になると考えられる．
2) レシピの組み合わせである献立に対して，レシピ群のカテゴリ木に頻出飽和パターンマイニングの技術を適用することで，再利用可能な献立パターンを抽出し，それからユーザの嗜好や要求に合わせた新しい献立を生成する手法を提案した．
3) 専門用語作成時に，word2vecで作成した単語の分散表現を用いることで，少数のシード単語から高い精度で辞書登録の候補語を提示する手法と，複合語の分散表現を統計情報を用いて妥当な精度で推定する手法を提案した．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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