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当社代表による、位置情報ビッグデータ解析に関する最新の論文が、IEEE が発行するオープンアクセスジャーナル『IEEE Access』に採択・掲載されました。

本論文では、意味情報（POIやタグ）を含まない生のGPSデータのみから、都市内での「エリアの使われ方」と個人の「行動パターン」を学習し、その人の職業やライフスタイルを推定する新フレームワーク「ArLPH（Area-aware Life Pattern-based Human modeling）」を提案しています。

■ 論文のポイント

• GPSデータのみで属性推定が可能： 従来の分析で必要だった「自宅・職場」等のラベル付けや、詳細な店舗情報（POI）を使わず、GPSの緯度経度情報のみから「会社員」「主婦」「店舗スタッフ」といった職業属性や、「週末勤務型」「インドア派・アウトドア派」などのライフスタイルを推定することに成功しました。
• 「ArLPH」フレームワーク： 本手法は、以下の2段階のモデリングで構成されています。
  1. Area Modeling (Area2Vec): 都市の各エリアを、人の滞在データから「オフィス街」「商業地」といった「使われ方」で自動的に特徴付け（ベクトル化）します。
  2. Human Modeling (Hum2Vec): 人の移動を「どのタイプのエリアに、どのような順序で滞在したか」という文脈で読み解き、個人の生活パターンを特徴付けます。
• プライバシーへの配慮と応用可能性： 「誰がどのお店に行ったか」という具体的な場所の特定ではなく、「どのような種類の場所で過ごしたか」という抽象化された行動パターンを用いるため、個人のプライバシーを保護しつつ、都市計画やマーケティング、ペルソナ分析などへ高度に応用可能です。

■ 論文情報

• タイトル: Life Pattern Based Human Attribute Estimation Using Only GPS Data
• 掲載誌: IEEE Access
• リンク: https://ieeexplore.ieee.org/document/11091313