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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-01-22 11:35 セルラ特徴量を用いたバス乗車検知手法 ○花野博司・泉川晴紀（KDDI研）・岡田 宏・石川雄一（KDDI）・小野智弘（KDDI研）  IN2014-101 |
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| 抄録 | （和） | 筆者らは，スマートフォン上におけるクーポン配信と，プッシュメディアとしての移動体デジタルサイネージを組み合わせたO2O (Online-to-Offline)サービスを検討している．具体的には，ユーザに対し，バス・電車等に設置した移動体デジタルサイネージ上にクーポンの存在を告知してスマートフォン上のクーポン取得へと誘導し，広告配信元店舗へ送客するサービスである．この際，どの程度のユーザが広告の表示された交通機関を使用し，期待した行動，つまり購買行動を行ったかを把握することがサービスの効果を定量的に評価する上で必要となる． そこで本論文では，ユーザがいつどの交通機関を使用したかを，端末が観測した基地局IDの時系列を用いて検知する手法を提案する．本手法は同一の交通手段を使った場合は，類似したセルラ特徴量が観測されるという仮説に基づく．実際に交通機関を使用した時に端末が接続する基地局IDの時系列をモデル化し，推定したいユーザの端末が接続する基地局IDの時系列から乗車している確率が高い路線を計算する．バスに乗車して評価したところ，95.7%の再現率で乗車しているか否かを判定できることが分かった． |
| （英） | We have been exploring an O2O (Online-to-offline) service that leverages an electronic coupon on a smartphone and digital signage on vehicle as a push media. In the O2O service, the digital signage on vehicle such as bus and train stimulates users to obtain the coupon by announcing it on vehicle, and drives conversion in the store, i.e., promotes the users to visit the store and purchase goods the coupon promotes. In this service scenario, it is necessary to estimate the purchase conversion in order to quantitatively evaluate the effect of the service. Thus, we propose the bus ride estimation method using cellular radio characteristics in this paper. This method assumes that the similar characteristics are observed on same route. In modeling phase, the probability models of the Base Station ID series are created. In detection phase, the most coincident route is calculated from the observed Base Station ID series. We found that the accuracy of the bus ride estimation is 95.7 percent through the evaluation. |
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| キーワード | （和） | 行動認識 / O2O / / / / / / |
| （英） | Activity Recognition / O2O / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 401, IN2014-101, pp. 19-23, 2015年1月. | |
| 資料番号 | IN2014-101 | |
| 発行日 | 2015-01-15 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2014-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
| 開催期間 | 2015-01-22 - 2015-01-23 |
| 開催地（和） | 名古屋国際センター |
| 開催地（英） | Nagoya International Center |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Contents Delivery/Contents Exchange, Social Networking Service (SNS), Data Analysis/Processing Platform, Big Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2015-01-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | セルラ特徴量を用いたバス乗車検知手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bus ride estimation using Cellular Radio Characteristics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動認識 / Activity Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | O2O / O2O |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 花野 博司 / Hiroshi Hanano / ハナノ ヒロシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称： KDDI Labs.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 泉川 晴紀 / Haruki Izumikawa / イズミカワ ハルキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称： KDDI Labs.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 宏 / Hiroshi Okada / オカダ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | KDDI株式会社 (略称： KDDI) KDDI Corporation (略称： KDDI) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 雄一 / Yuichi Ishikawa / イシカワ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | KDDI株式会社 (略称： KDDI) KDDI Corporation (略称： KDDI) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 智弘 / Chihiro Ono / オノ チヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称： KDDI Labs.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-01-22 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2014-101 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.401 |
| ページ範囲 | pp.19-23 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-01-15 (IN) |
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