ADS-1-5 長期の動線データを用いた集団活動の特徴抽出(ADS-1. 信号処理のための機械学習,シンポジウムセッション)
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概要
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情報通信技術と計算機の小型化を背景として,オフィスなどで構成員の集団活動を様々な媒体で記録できるようになり,これを解析することで組織の実態を把握しようという研究が始まっている.本研究では,NEC C&Cイノベーション研究所において一ヶ月という長期に渡って記録された膨大な動線データを対象に,集団活動の特徴抽出を目的とする.本研究では,膨大な動線データの解析に際し,まず各構成員の一日の動線データを平均移動速度という単純な特徴量に圧縮し,続いて全構成員の一ヶ月分のデータに対して,主成分分析やk-meansクラスタリングを適用した.その結果,自明でない組織内のサブグループの存在を発見することができ,長期記録された動線データの有用性の一端を示すことができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-04
著者
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
山田 敬嗣
NEC C&Cイノベーション研究所
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
神谷 祐樹
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション研究所
-
加藤 大志
NEC C&Cイノべーション研究所
-
國枝 和雄
NEC C&Cイノべーション研究所
-
加藤 大志
Nec C&cイノべーション研究所
-
喜多 いずみ
奈良先端科学技術大学
-
神谷 祐樹
NEC C&Cイノベーション研究所
-
國枝 和雄
Nec C&cイノべーション研究所
-
神谷 祐樹
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
神谷 祐樹
Nec C&cイノベーション研究所
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学
-
山田 敬嗣
Nec C&cイノベーション推進本部
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