DEIM Forum 2017 H7-1

エリア訪問の時刻と時間長を考慮した観光行動分析
西村 拓哉†

山本 修平†

戸田 浩之†† 日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所 〒 239–0847 神奈川県横須賀市光の丘 1-1
E-mail: †{nishimura.takuya,yamamoto.shuhei,toda.hiroyuki}@lab.ntt.co.jp
あらまし

人々の一日単位の行動から頻出パターンを発見することは重要である．例えば観光客の行動データから頻出の行動パターンを発見することで，人気の観光ルートを知ることが出来る．本研究では一日単位と各エリアへの訪
問単位の二階層の隠れ状態を仮定した確率的生成モデルによる頻出行動パターン発見手法を提案する．一日単位の隠れ状態はユーザの立てるスケジュールのパターンを表し，訪問単位の隠れ状態は訪れるエリアや訪問時刻，時間長の潜在的な分布を表す．この手法によって，訪問するエリアだけでなく，訪問時刻や時間長も併せて考慮した頻出行動
パターンの発見が可能となった．福岡に訪れた訪日観光客の実際の行動データに対して提案手法を適用し，特定の場
所への訪問が行われる時間帯やその前後の頻出行動内容についての分析などが可能であることを示した．
キーワード

トピックモデル，頻出パターン発見，観光，GPS
行動データ１

1. は じ め に

Aエリア

GPS を用いた移動軌跡の収集や，ソーシャルメディアを用

09：00

いたチェックイン情報の記録など，人々の行動履歴情報を収集

行動データ2する様々な手段が普及してきている．行動履歴の記録形式とし

Aエリアて，滞在したエリアや Point of Interest（店や観光地などのス

09：00

ポットのこと）と，滞在開始と終了の時刻を一日単位で記録し行動データ3たものがある．例を図 1 に示す．実際のサービスでは，Google

Aエリア

Map のタイムライン機能

（注 1）

（注 2）

や Movesなどで用いられて

09：00

12：00

15：00

Bエリア

18：00

21：00

18：00

21：00

18：00

21：00

Bエリア
12：00

15：00

Cエリア
12：00

Bエリア
15：00

いる形式である．本研究では，この形式で記述された行動履歴
データから一日単位での頻出の行動パターンを発見することに

図 1 本研究で扱う，一日単位の行動データの模式図．長方形の左端と右端が滞在の開始時刻と終了時刻を示している．従来の頻出パ

取り組む．

ターン発見を用いた分析では，図に示す行動データ 1 とデータ

行動履歴から頻出の行動パターンを発見する取り組みは，観2 を同じ行動パターンだとしてきたが，実際には同じエリアでも光客の行動データから人気の観光地を発見することによる観光

訪問時刻や滞在時間長によって行動の意味は異なる．また行動

施策の決定などのために重要である．従来の頻出行動パターン

データ 2 と 3 は従来では異なる行動パターンだとされてきたが，発見は，訪問行動の記録からなる系列データから同一のパター

エリア A と B への訪問時刻と滞在時間長は同一であり，それらンを発見することで行われてきた [1] [2]．これらの研究では同を考慮すると一日単位の行動パターンとしても類似している．

じ場所への訪問は同一の行動とみなされている．そのため，図1 の行動データ 1 と行動データ 2 は同一のパターンであるとみなされる．しかしながら，実際には同一の場所であっても訪問する時刻や滞在時間によってその場所への訪問が持つ意味は異なる．例えば，繁華街に昼に 1 時間滞在した場合に行っていた
行動内容としては昼食などが考えられるが，夜に 3 時間滞在した場合は宴会などが考えられる．また，一部に訪問の欠損や追加があってもその他の訪問内容が類似している行動データは類似したパターンであるとみなした方がよい．例えば図 1 の行動類似度が高いと考えられる．
上記を踏まえ，本研究では以下の要件を満たす頻出行動パ
ターン発見の実現に取り組む．

•

要件 (1): 複数の一日単位の行動データから，頻出行動

パターンを発見可能である．

•

要件 (2): 訪問した場所だけではなく，訪問時刻と訪問時間長も併せて連続値として考慮できる．

•

要件 (3): 一部の訪問に追加や欠損があってもその他のデータ 2 は行動データ 3 のエリア C への訪問行動が欠損した

訪問内容が類似している行動データは類似しているとみなす．

ものとみなせる．マルコフ過程ベースの手法ではこれらは異な近年行われている行列分解やテンソル分解を用いた行動パるパターンとして認識されるが，エリア A と B への訪問時刻

ターン分析 [3] は時刻情報などを考慮した分析が可能だが離散と滞在時間長は同一であり，一日単位の行動パターンとしては値に変換して分析する必要があり，その過程で元々のデータに含まれる連続値としての情報が損なわれる問題があるため要件（注 1）：https://www.google.com/maps/timeline(2) を満たさない．訪問地予測などの研究で用いられているマ（注 2）：https://moves-app.com/

ルコフ過程をベースとした手法 [4] [5] では訪問時刻や訪問間隔を考慮しながらユーザの行動をモデリングしている．しかしこ

ンの分類などを行うには適しておらず，また直前の状態によっ

れらは訪問順序によって次の訪問場所が決定されるという仮定て次の状態が決定されるという仮定を置くマルコフ過程や点過を置いており，要件 (3) を満たさない．

程は一部の訪問に追加や欠損があることを想定できないため，

我々は上記を満たす頻出行動パターン発見を可能にする，ト1 章で示した要件 (3) も満たさない．

ピックモデルを拡張した新しい確率的生成モデルを提案する．

行列分解，テンソル分解は関係データの分析手法として近年ユーザの一日の行動内容は，まず一日単位でのスケジュールが注目されており [8] [9]，ユーザとエリア，POI の関係性を，時決定され，次にそれに従うように各訪問行動が行われると仮定

刻やユーザ属性などの情報を考慮しながらモデリングすることする．例えばまず一日の観光方針を決定し，次にその方針通りに取り組んでいる．熊谷らは非負複合テンソル因子分解を用いに行動することである観光地に 12 時から 14 時まで訪問し，次て，外国人観光客の観光行動について，訪問エリアと訪問時刻，に違う観光地に移動して 15 時から 17 時まで訪問するといったまた観光客の属性などの観点から分析している [3]．しかし，テ訪問行動を実際に行われると考える．この過程に基づき，一日

ンソル分解を用いた分析は連続値を扱えないため，連続値であ単位の隠れ変数から各訪問行動についての隠れ変数が生成され，る時間情報を扱うためには離散化する必要があり，情報量が失そこから最終的な訪問場所や時刻・時間長が生成されるモデル

われてしまう．これは 1 章で示した要件 (2) を満たすことが出を考える．このモデルのパラメータを最適化すると，一日単位来ない．

の隠れ変数が頻出行動パターンの種類を表し，訪問場所の生成

LDA [10] に代表されるトピックモデルは元々は文書の分析をなどに関わるパラメータがその行動パターンの内容を示すため，目的とした手法であるが，近年では訪問行動のパターン分析を

要件を満たした頻出行動パターン発見を実現できる．

はじめ様々な分野に応用されている．トピックモデルを訪問行

本研究の貢献は以下の二点である．

•

動の分析に用いる場合はユーザを文書，訪問行動を単語とみな複数の日次行動データから，訪問した場所に加えて時刻して適用する．Kurashima らはユーザの居住地を考慮して訪問と時間長を考慮しながら頻出行動パターンを検出できる確率的する場所を予測することに取り組んでいる [11]．トピックモデ生成モデルを提案した．

ルは連続値も連続値に関する分布として自然に扱いつつ，確率•

福岡に訪れた訪日観光客の実際の行動データに対して提的な生成過程によって一部訪問行動の追加や欠損も扱うことが案手法を適用し，特定の場所への訪問が行われる時間帯やその出来る．しかし，通常のトピックモデルでは生成される変数が前後の頻出行動内容についての分析などが可能であることを示

一種類だけであり，訪問行動におけるエリア・時刻・時間長のした．

ような三つの変数が同時に生成されるようなデータを扱うため

2. 関 連 研 究
系列データを分析する目的で，与えられた系列データ中にには拡張が必要である．また，トピックモデルは頻出パターンの発見を目的としたモデルでもないため，頻出パターン発見を可能とするような拡張も必要である．

頻出するパターンを抽出する研究には Prefixspan [6] などが存

以上のように，既存研究では 1 章で示した要件を満たす頻出

在する．人々の行動パターン分析においてもそれらの知見を用

行動パターン発見が実現できない．本研究ではトピックモデル

いた分析を行う研究が存在する．Giannotti らは人の移動軌跡

をベースに頻出行動パターン発見を可能にする形に拡張した，情報から，典型的なパターンを発見することに取り組んだ [1]．

確率的生成モデルによる分析を提案する．

Yang らは移動軌跡からまずユーザが一か所に留まっていた部分を抽出してからそれらをクラスタリングすることで重要な場

3. 提 案 手 法所を明らかにした後，場所間の遷移についての頻出パターンの最初に本研究で扱うデータ形式についての定義を述べた後，発見を行っている [2]．これらの手法は場所が同じであればそれ提案モデルを示し，最後にモデルのパラメータ最適化の手法にらの持つ意味は同じであるとみなしている．そのため，訪問のついて述べる．本研究での記号の定義を表 1 に示す．

時刻や時間長によって同じ場所でも異なる意味を持つことが考3. 1 用 語 定 義慮されておらず，1 章で示した要件 (2) を満たさない．

本研究で扱う用語の定義について述べる．

時間に関する情報などを考慮してユーザの訪問行動をモデリ［定義 1］（日次行動データ） 日次行動データ s = {a1 , a2 , ..., aAs }ングする研究は，マルコフ過程や点過程をベースにしたもの，

は訪問行動データ a の集合である．

行列分解，テンソル分解をベースにしたもの，トピックモデル［定義 2］（訪問行動データ） 訪問行動データ a は訪問場所 p，をベースにしたものに大別できる．

中心時刻 t，時間長 d の集合である．

マルコフ過程や点過程は観測データの順序の生成確率をモデリングする手法である．これを用いて次に訪問するエリアや

3. 2 提案モデル
1 章で示した要件を満たす頻出行動パターン発見のために，Point of Interest（店や観光地などのスポットのこと）を予測す

トピックモデル [10] を発展させた日次行動データ分析のためのる研究には，訪問順序に加えて訪問時刻を考慮するもの [7] [4]

確率的生成モデルを提案する．提案モデルのグラフィカルモデ

や訪問間隔を考慮するもの [5] がある．日次行動データからのルを図 3 に示す．各訪問行動データは一つの隠れ変数から生成

頻出行動パターン分析においても訪問順序を考慮することは重されると仮定する．この隠れ変数を行動トピックと呼ぶ．訪問要である．しかし，これらのモデルは一日単位での頻出パター

行動データは訪問エリア，訪問時刻，訪問時間長の三つの属性

表 1 本研究での主な記号と定義

Algorithm 1 各行動の生成プロセス

記号

定義

S

日次行動データ数

Sj

スケジュールトピック j が割り当てられた日次行動データ数

As

日次行動データ s に含まれる訪問行動データ数

Aj

for スケジュールトピック j = 1 to J do
ス ケ ジュー ル ト ピック j に お け る 行 動 ト ピック 分 布 を 生 成θ j ∼ Dirichlet(α)

スケジュールトピック j が割り当てられた日次行動データに

end for

含まれる訪問行動データ数の合計

for 行動トピック k = 1 to K do

Ak

行動トピック k が割り当てられた訪問行動データ数の合計

訪問場所に関する多項分布を生成 ϕpk ∼ Dirichlet(βp )Ajk

スケジュールトピック j が割り当てられた日次行動データに

訪問中心時刻に関するガウス分布の平均を生成 ϕtmk ∼ U

含まれる，行動トピック k が割り当てられた訪問行動データ

訪 問 中 心 時 刻 に 関 す る ガ ウ ス 分 布 の 分 散 を 生 成 ϕtvk ∼数の合計

Gamma(βtva , βtvb )J

スケジュールトピック数

K

行動トピック数Q

訪問場所の候補数

θjスケジュールトピック j の行動トピック生成の多項分布

θjk

スケジュールトピック j の行動トピック生成の多項分布の k

訪問時間長に関するガウス分布の平均を生成 ϕdmk ∼ U
訪 問 時 間 長 に 関 す る ガ ウ ス 分 布 の 分 散 を 生 成 ϕdvk∼

Gamma(βdva , βdvb )end forfor 日次行動データ s = 1 to S do

次元目の値

α

θ の事前分布のハイパーパラメータ

日次行動データ s におけるスケジュールトピックを生成 ys ∼ U

ϕpk

行動トピック k における訪問場所に関する多項分布for 訪問行動データ a = 1 to As do

ϕpkq

行動トピック k における訪問場所に関する多項分布の場所 q

行動トピックを生成 zsa ∼ Categorical(θ p )に相当する次元の値

訪問場所を生成 psa ∼ Categorical(ϕpzsa )行動トピック k における訪問中心時刻に関するガウス分布のϕtmk , ϕtvk

訪問中心時刻を生成 tsa ∼ Normal(ϕtmzsa , ϕtvzsa )平均と分散

ϕdmk , ϕdvk 行動トピック k における訪問時間長に関するガウス分布の平均と分散

end forϕp の事前分布のハイパーパラメータβp

訪問時間長を生成 dsa ∼ Normal(ϕdmzsa , ϕdvzsa )end forb

ϕtv の事前分布のハイパーパラメータβ dva , β dv

ϕdv の事前分布のハイパーパラメータys

日次行動データ s のスケジュールトピック

zsa

日次行動データ s 中の訪問行動データ a の行動トピック

問行動トピックが一つの日次行動データから生成されることに

psa

日次行動データ s 中の訪問行動データ a の訪問場所

なる．

tsa

日次行動データ s 中の訪問行動データ a の訪問時刻

dsa

日次行動データ s 中の訪問行動データ a の訪問時間長

β tva , β tvbは複数の訪問行動データを持つため，一つもしくは複数の訪提案モデルでの各日次行動データおよび訪問行動データの生成プロセスを述べる．まず各日次行動データ s について，一日全体のパターンを示す変数であるスケジュールトピック ys が生

スケジュールトピック1における活動トピックの生起確率
活動トピック

1

2

3

4

5

6

成される．次に各訪問行動データ a について行動トピック zsa

生起確率

0.45

0

0

0.05

0.5

0

が生成され，そこから訪問場所，中心時刻，時間長が生成される．各日次行動データおよび訪問行動データの生成プロセスを行動トピック5における行動内容の生成確率を示すパラメータ

行動トピック1における行動内容の生成確率を示すパラメータ

Algorithm 1 に，生成プロセスの模式図を図 2 に示す．
提案モデルのパラメータ最適化の結果得られるスケジュールエリア

A: 0.9, B: 0.1

エリア

B: 0.8, C: 0.2

時刻

平均 09:00，分散 00:30

時刻

平均 18:00，分散 01:00

時間長

平均 02:00，分散 00:15

時間長

平均 04:00，分散 00:30

Aエリア
09：00

15：00

18：00

すことができる．各スケジュールトピックにおける行動トピックの分布と行動トピックの持つ訪問エリア，中心時刻，時間長

Bエリア
12：00

トピックが，各日次行動データが属するパターンの種類とみな

21：00

最終的に生成された一日の行動内容

図 2 本研究で提案する確率的生成モデルが仮定する，日次行動デー
タの生成手順の模式図．各日次行動データは一つのスケジュー
ルトピックから生成される．スケジュールトピックの持つ多項分に関する分布がそれぞれのパターンの内容であるとみなせる．
行動トピックの生成は確率的に扱われるため，一部の訪問行動
データが欠損している日次行動データ同士でも類似しているとみなすことができる．
次に，生成プロセスの詳細について述べる．

布から行動トピックが生成される．行動トピックは訪問する場所

まず日次行動データ s 毎にスケジュールトピック ys が生成に関する多項分布と，中心時刻と時間長に関するガウス分布のされる．生成確率は一様分布に従う，すなわちどのスケジュー

平均と分散を保持している．それらのパラメータに基づいて訪ルトピックになる確率も等しいものとする．

問行動が生成され，一日の行動内容が決定される．

次に日次行動データ s 中の訪問行動データ sa 毎に行動トピッ
ク zsa が生成される．生成確率はスケジュールトピック毎の多値を持つため，これら三つについての観測値が一つの行動トピックから生成されることになる．さらに，各日次行動データが一つの隠れ変数から生成されるとする．この隠れ変数をスケ
ジュールトピックと呼ぶ．一つの日次行動データは一つもしく

項分布に従う．

zsa ∼ Categorical(θ p )(1)

訪問行動の訪問場所 psa は多項分布から，中心時刻 tsa と時

表2

K
φp

S A

βp

p
φtm

J
z

θ

φdm
φdv

y

2015.01.28

分析対象ユーザ数1500

日次行動データ数2589

訪問行動データ数

5239

総エリア数

101

βdv
ϕtvk =

図3

2014.10.14

取得終了日

分析対象領域 南東端 [33.380168, 130.632165]

βtv

d
α

概要

取得開始日

分析対象領域 北西端 [33.685632, 130.292963]

t
φtv

実験で用いたデータ

項目

提案手法のグラフィカルモデル．

βtvb + 12 Ak

tsa ∼ Normal(ϕtmzsa , ϕtvzsa )dsa ∼ Normal(ϕdmzsa , ϕdvzsa )s∈Sa∈A,zsa =k (tsa − ϕtmk )

∑

∑
s∈S

ϕdmk =

間長 dsa はガウス分布からそれぞれ生成される．

psa ∼ Categorical(ϕpzsa )βtva + 12 Ak
∑

∑

Ak

(2)
(3)
(4)

パラメータ最適化において過学習を避けるため，式 (2) 中のϕtdk =

βdvb + 12 Aka∈A,zsa =k dsa∑

βdva + 12 Ak
∑

s∈S

2

(12)

(13)

a∈A,zsa =k (dsa − ϕdmk )2(14)（ 3 ） 各日次行動データのスケジュールトピックをサンプリングする．

多項分布のパラメータ ϕpzsa と，式 (3) と式 (4) 中のガウス分
布の分散のパラメータ ϕtvzsa ，ϕdvzsa についてはそれぞれ下ys ∼ Multinomial(

記の事前分布に従うとする．

∏

P (zsa |θ))

(15)

a∈As

各訪問行動データの行動トピックをサンプリングする．

ϕpk ∼ Dirichlet(βp )(5)

ϕtvk ∼ Gamma(βtva , βtvb )(6)

ϕdvk ∼ Gamma(βdva , βdvb )(7)

zsa ∼ Multinomial(P (psa |ϕp )P (tsa |ϕta , ϕtv )P (dsa |ϕda , ϕdv ))(16)（ 4 ） ステップ (2) と (3) を一定回数繰り返す．繰り返した

3. 3 パラメータ推定
ギブスサンプリング [12] を用いて未知のパラメータ (ys , zsa ,θj , ϕpk , ϕtmk , ϕtvk , ϕdmk , ϕdvk ) を推定する．推定は下式で示中で最も尤度が高かった時のパラメータを推定結果とする．

4. 実

験

される尤度を最大化することを目的として行われる．

∏ ∏提案手法の有効性を検討するために，実際の観光客の行動

P (psa , tsa , dsa |zsa , ϕ)P (zsa |ys , θ)(8)s∈S a∈As

データを基に典型的な観光行動パターンを抽出することを試み
る．用いたデータおよび前処理の結果得られたデータの詳細について表 2 に示す．

以下に推定手順を示す．
（ 1 ） 各日次行動データにスケジュールトピックをランダム

4. 1 データ収集に割り当てる．各訪問行動データに行動トピックをランダムに分析に用いたのは，福岡に訪れた外国人観光客に向けて配布

割り当てる．

したスマートフォンアプリケーションから得られた位置情報で（ 2 ） 各スケジュールトピックの θ と，各行動トピックの ϕp ，ある．アプリケーションをインストールしたユーザのうち居住

ϕtm ，ϕtv ，ϕdm ，ϕdv を更新する．θ，ϕp ，ϕtv ，ϕdv について

国設定が日本以外であったユーザの中から，1500 人をランダ

は MAP 推定を行う．ϕtm ，ϕdm については最尤推定を行う．

θjk =∑
ϕpkq =∑s∈S

Ajk + αAj + α × K(9)に 1 度の間隔で測位されている．しかし数分から数時間単位での欠損も多い．

a∈A,zsa =k,psa =q 1 + βp

Ak + βp × P∑
ϕtmk =

ムに選出し，彼らののべ 3111 日分の位置情報データを用いた．
位置情報は GPS か Wi-Fi で取得されており，基本的には 5 分s∈S∑a∈A,zsa =k tsa

Ak

(10)

4. 2 前 処 理
従来手法 [2] にならい，以下の手順で移動軌跡情報から日次
行動データを取得する．

(11)

まず各移動軌跡から，滞留点と呼ばれる一箇所に留まった部分を抽出する．滞留点抽出には西田らが提案した D-Star アル
ゴリズム [13] を用いる．D-Star アルゴリズムでは時間閾値と距離閾値を設定することで，一定の速度以下で移動した部分の移動軌跡をノイズや欠損を考慮ながら抽出することができる．
本研究では，測位間隔が 5 分に一度と疎であることと，観光においては散策活動など低速での移動も行われることを考慮し，距離閾値を 250m に，時間閾値を 15 分に設定した．この設定は，15 分以上にわたって平均移動速度が時速 1km を下回って

スケジュールトピック１
行動トピック1
09：00

18：00

17時を中心とした180分間，天神(41%)，博多(27%)などに滞在

21：00

20時を中心とした100分間，
中州(33%)か天神(35%)などに滞在

スケジュールトピック2

いる部分が滞留点として抽出されることを意味する．
次に，抽出された各滞留点の重心を密度ベースクラスタリング

15：00

12：00

9時40分を中心とした560分間，博多(47%)，天神(16%)などに滞在(恐らくホテルが含まれる)

行動トピック3

行動トピック2

行動トピック4
09：00

15：00

12：00

である DBSCAN [14] を用いてクラスタリングする．DBSCAN

行動トピック6
18：00

21：00

行動トピック5は距離閾値と個数閾値を指定し，点 x から距離閾値内に個数閾
値以上のクラスタ c に属する点がある場合，点 x はクラスタ cに属するとするクラスタリング手法である．距離閾値を示すパラメータである eps は 150m に，個数閾値を示すパラメータで14時20分を中心とした40分間，博多，天神，中州に滞在

14時40分を中心とした120分間，
大宰府(90%)に滞在

20時を中心とした101分間，
博多か中州か天神に滞在

図 5 提案手法によって得られた頻出行動パターンの例．長方形の左端と右端が訪問の開始時刻と終了時刻を示している．

ある MinPts は 20 とした．これによって得られた各クラスタ
を一エリアとみなし，訪問行動データにおける訪問場所とみなした．各エリアの範囲を凹包 [15] を用いて可視化したものの一部を図 4 に示す．数字はエリア ID を示し，エリア 0 は博多駅周辺，エリア 1 は中州周辺，エリア 7 は天神駅周辺などとなっている．

4. 3 分 析 結 果
前処理によって得られた日次行動データに対して提案手法を適用する．スケジュールトピック数は 20，行動トピック数は 30とした．
提案手法の適用によって得られた結果の例を図 5 に示す．ス
ケジュールトピック 1 は代表的な行動パターンの一つを示しており，午前中に博多に長期的に滞在した後，夕方に天神，夜に中洲に行くパターンが存在することが分かる．午前中の滞在が560 分間と非常に長いが，これは前日から継続してホテルに宿泊していて同じ場所に留まっているユーザが含まれているためであると考えられる．博多，天神，中州は福岡において代表的な観光エリアであることが知られており，それら 3 つを回る行
動パターンについて，それぞれの訪問時刻と時間長を明らかにする形で抽出することが出来た．
スケジュールトピック 2 は大宰府への訪問を含むパターンであり，大宰府に訪問したユーザの多くは夜に博多に行くことが分かる．行動トピック 4 とトピック 5 は時間的に被っているが，これは行動トピックの生成は確率的であり，同じスケジュール
トピックから生成された日次行動データでも大宰府を訪問する
場合とそうでない場合の両方が存在していることを示している．
行動トピック 4 スケジュールトピック 1 では 20 時を中心とした時間帯に訪問するエリアとしては中州が最も多かったが，大宰府に訪問した場合は博多に行くことが多く，また時間長に関してはそれほど変わらないことが分かった．
上記で示したように，提案手法は訪問エリアやその遷移関係に加えて訪問時刻や時間長も考慮した頻出行動パターン発見を実現していることが確かめられた．

5. お わ り に本研究では訪問の場所に加えて中心時刻と時間長を考慮した
日次行動データからの頻出行動パターン発見をめざし，確率的生成モデルを用いた分析手法を提案した．提案モデルは各日次
行動データが一つのスケジュールトピックを持ち，スケジュー
ルトピックが行動トピックを生成し，行動トピックが訪問行動
データを生成するものと仮定する．行動トピックは訪問の場所，
中心時刻，時間長についてのパラメータを持っており，これによって時刻や時間長を考慮できる．また，行動トピックの生成が確率的であることから，一部の訪問行動データに欠損があっても類似したパターンとして抽出することを実現している．
実際に訪日観光客から収集された日次行動データに対して提案手法を適用することによって，観光施策の決定などに有益な情報が抽出できることが確認された．
今後は抽出された行動パターンとユーザの属性情報などの外部情報を関連付けた分析を行い，より有益な知見を発見することに取り組む．また，得られた知見を基に情報推薦を行うなどして得られた知見の有用性についても確かめていく．
文

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博多・天神などの市街地

福岡空港

大宰府

©OpenStreetMap Contributors
図 4 福岡周辺の観光客の移動軌跡データから得られた．数字はエリアの ID を示す．各エリア
を囲う枠の色はランダムである．

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