| Item type |
Trans(1) |
| 公開日 |
2017-06-28 |
| タイトル |
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タイトル |
ジオタグ付きツイートを用いた交通路の抽出法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Traffic Route Extraction Method from Geotagged Tweets |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[研究論文] Twitter，ジオタグ，経路抽出，Hough変換，3次スプライン補間 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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和歌山大学大学院システム工学研究科 |
| 著者所属 |
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和歌山大学システム工学部 |
| 著者所属 |
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株式会社ホットリンク |
| 著者所属 |
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豊橋技術科学大学情報・知能工学系 |
| 著者所属 |
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静岡県立大学経営情報学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hotto Link Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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School of Management and Information, University of Shizuoka |
| 著者名 |
谷, 直樹
風間, 一洋
榊, 剛史
吉田, 光男
斉藤, 和巳
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| 著者名(英) |
Naoki, Tani
Kazuhiro, Kazama
Takeshi, Sakaki
Mitsuo, Yoshida
Kazumi, Saito
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Twitterは現実世界の状況を把握するソーシャルセンサとして活用されており，位置情報が付加されているジオタグ付きツイートを用いた人間の移動や観光地情報の分析がさかんに行われている．本論文では，ジオタグ付きツイートを内容や移動速度，移動距離などの条件に基づいて選別・集積して得られる位置情報から，それらの発言者たちが共通で利用している交通路を抽出する方法を提案する．実際には，まずツイート投稿中またはその前後にユーザが移動したと推定されるツイート群を抽出し，対象地域を細分化した矩形領域内のツイートをHough変換して，交通路の断片である近似線分群を求める．次に，連続していると推定される近似線分をグループ化して，3次スプライン曲線で近似・補間することで，連続した交通路として抽出する．実際に，JR山手線周辺の領域の抽出結果を可視化して，提案手法の特徴を分析する．また，特に鉄道路線に着目して，国土数値情報鉄道時系列データと比較することで，提案手法を評価する．さらに，動的に生成される経路抽出の応用例として，桜並木に沿って移動する花見客の経路を分析する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Twitter is used as a social sensor to grasp the situation of the real world, especially it has been an actively conducted research using a geotag, such as analysis of human movement or tourism attractions information. In this paper, we propose a method to extract traffic routes of public transports that many users used. Specifically, we obtain an approximate straight line, which seems to be a fragment of a traffic route, in each rectangle area by Hough transform of positions that are obtained from tweets during moving, and we make groups of approximate straight lines, and curve by spline interpolation. Actually, it is visualized extracted traffic routes around the JR Yamanote Line from geotagged tweets. Furthermore, we show the effectiveness of methods by evaluating the recall/precision of an approximate straight line extraction and the degree of grouping. Additionally, we evaluating the performance of our method by comparison with National Land Numerical Information Railway Data. Furthermore, we analyze the route of people enjoying the cherry blossoms by our method in an application example. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11464847 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌データベース（TOD）
巻 10,
号 2,
p. 31-41,
発行日 2017-06-28
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7799 |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-TOD1002006.pdf (3.2 MB)
