JP2017162450A - 公共交通機関システムにおけるユーザ旅行嗜好の平滑化動的モデリング - Google Patents
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Abstract
【解決手段】命令106は、交通機関ネットワーク134に関連する1つ以上の自動発券検証システム136からの検証情報137を受信する旅路抽出部110を含む。検証情報137は、交通機関ネットワーク134上で旅行者が実際に行った旅路111を抽出するために旅路抽出部110によって利用される。旅路抽出部110は、検証情報137内に含まれるタイムスタンプ140及び位置141すなわち旅行者の出発地142から導出して、その旅行者の対応する到着地144を推測、計算するか又はその他の方法で判定する。次に、旅路抽出部110は、対応する旅行者(すなわちチケット識別情報145)が交通機関システム134上で行った実際の旅程に対応する旅路111を出力する。
【選択図】図1
Description
アルゴリズム1 ランク付け学習アルゴリズム
Require:乗客旅程J(S,C)の集合T
Require:上位k個の推奨を有する旅程プランナP
1:S=φ
2:for 各J∈T do
3: 旅程JをクエリQ=(o=b1,d=an,ts=tb 1)に割り当て
4: クエリQを用いてプランナPに問い合わせ
5: 上位k個の旅路をリストLとして取り出し
6: for 各J’∈L,J’≠J do
7: (Q,x(J)>x(J’))をSに追加
8: end for
9:end for
10:Sを用いてランク付けモデルf(x)を学習
11:return M
(xi、1、yi、1)、...、(xi、mi、yi、mi)、i=1、...N=|T|を使用して特徴ベクトルの嗜好対を作成する。例えば、xi,jがxi,kより大きいグレードを有する場合(yi,j>yi,k)、xi,j>xi,kが嗜好対となり、これはxi,jがxi,kより優位であることを意味する。嗜好対は新たな分類問題におけるインスタンス及びラベルと考えることができ、ここでxi,j>xi,kはポジティブインスタンスである。
を使用し、上式で、f(x)はランク付け関数であり、τはパラメータ0<τ≦1である。f(x1 i)がf(x2 i)+τより大きい場合、損失は0であり、それ以外の場合、生じる損失は(1/2)(f(x2 i)−f(x1 i)+τ)2である。
−max{0,f(x2 i)−f(x1 i)+τ}、max{0,f(x2 i)−f(x1 i)+τ}、i=1,...,N
fk(x)=fk−1(x)−νΔL(fk(x))
上式で、fk(x)及びfk−1(x)はそれぞれk回目及び(k−1)回目の反復におけるf(x)の値を示し、νは学習速度である。
fk(x)=(kfk−1(x)+βkgk(x))/(k+1)
上式で、βkは収縮率である[16]。
上式で、U及びVはn×K非負行列である。近似Kのランク又は次元は潜在因子の数に対応し、これは良好なデータ適合(good data fit)及び解釈可能性を得るために選択され、ここで、Uは出発地停車場についての潜在因子を与え、Vは到着地停車場についての潜在因子を与える。
式(1)
上式で、λ≧0はペナルティ強度(penalty strength)を示し、より大きなペナルティはより疎行列U及びVを助長する。NMFにペナルティを追加すると、NMFによる解釈可能性が向上するだけでなく、多くの場合、推定の数値安定性も向上するため、これはよく使用される方策である。
期間t=1,...,Tについての行列の系列{At}t=1、 Tを仮定すると、我々は低ランク行列因数分解の系列{Ut,Vt}t=1、 Tを生成することを求めている。T個の行列{At}の独立した因数分解によって、式(1)における因数分解を時間的セッティング(temporal setting)に拡張可能である。しかし、本開示に記載するシステム及び方法では、乗車及び下車の両方において潜在因子が以前の期間に類似するよう強いるために、Ut及びVtの両方に対して平滑性制約を加えて課す。その場合、目的関数は次のようになる。
式(2)
上式で、パラメータλ、μはユーザによって設定される。この目的関数は2つの連続した期間におけるUt及びVtの平滑化を課すが、これはより大きなウィンドウに一般化されることが可能である。
式(3)
上式でΦ、Ψはラグランジュ乗数である。この方法は、局所極小に収束する適応勾配降下として働く。キューン−タッカー(KKT)最適化によって収束のための必要条件が保証される。KKT最適化条件は、∂L/∂Ut=0;∂L/∂Vt=0、t=1,...,Tを設定することによって得られる。KKT最適化条件は次によって得られることが示され得る。
Φt=−2AtVt+2UtVt TVt−2μ(Ut−1−Ut)+2λ、
Ψt=−2At TUt+2VtUt TUt−2μ(Vt−1−Vt)+2λ、
式(4)
行列代数操作の後、アルゴリズム2で示される乗法的更新規則に導かれる。
Require:行列At、t=1,...,T、定数λ、μ
1:Ut、Vtを密、正(dense,positive)のランダム行列として初期化
2:repeat
3: for t=1,...,T do
4: Ut←Ut(UtVt TVt+λAUt)−1(AtVt+μUt−1)
5: Vt←Vt(VtUt TUt+λAVt)−1(At TUt+μVt−1)
6: end for
7:until 収束
8:return Ut、Vt、t=1,...,T
アルゴリズム2は、入力行列の系列At、t=1,...,Tに対して疎な因数分解された行列を見出す。最初に、全旅程の集合から抽出されたサービス行列AS t及び変更行列AC tの系列にアルゴリズムが適用される。従って、サービス及び変更についての平滑化因数分解された(smoothed factorized)行列US t、VS t、及びUC t、VC t、t=1,...,Tがそれぞれ取得される。期間tにおいて、乗車停車場bはUS t内の対応する行によって与えられる潜在因子を有し、この行はUS t(b)と表される。下車停車場aについては、行VS t(a)が時刻tにおける潜在因子を与える。アルゴリズムは次に和の行列Af t=AC t+AS t、t=1,...,Tに適用されてもよい。Af tについての平滑化因数分解された行列はUf t、Vf tと表される。
xC b、xC aはそれぞれ、変更場所(下車及び乗車)にわたって平均された潜在特徴ベクトルである:
一実験では、2012年の3か月の期間中にフランス国ナンシー市内で収集された524万の乗客の旅程が処理された。ナンシー公共交通機関システムは、89の異なるルートに沿って走行し合計1129の停車場によって構成される、27のバス及びトラムのスケジュールベースのサービスを提供する。実験においては、仕事日のデータのみが使用され、週末及び休日のデータは全て除外された。
Claims (10)
- 関連する交通機関ネットワーク上の旅路のリストを生成するためのコンピュータ実装方法であって、前記リストは乗客嗜好の時間依存モデリングに従ってランク付けされる、コンピュータ実装方法であって、
関連するユーザから旅路要求を受信することであって、前記旅路要求は前記関連する交通機関ネットワーク上での出発地と到着地と出発時刻とを含む、ことと、
関連するデータベースから、受信された旅路要求に対応する実際の旅路の組を取り出すことであって、実際の旅路の前記組はそれぞれが、前記受信された旅路要求に対応する共通の出発地と到着地と出発時刻とを有する、ことと、
実際の旅路の取り出された組について、前記関連する交通機関ネットワーク上のサービスに関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組と前記関連する交通機関ネットワーク上の変更点に関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組とを含む動的潜在変数の組を取得することと、
各取り出された実際の旅路を、各実際の旅路上の対応する乗客の暗黙的選択を表す対単位の嗜好の組に変換することと、
旅路の前記取り出された組からサービス行列及び変更点行列の系列を抽出することと、
抽出された系列と前記旅路要求に関連する動的潜在変数の組とに従ってランク付け関数を生成することと、
前記受信された旅路要求に対応する取り出された旅路の前記組内の各旅路に前記ランク付け関数を適用してそれらのランク付けを決定することと、
関連する旅程プランナから受信された、受信された出発地と到着地と時刻とに対応する旅路のリストをランク付けすることと
を含むコンピュータ実装方法。 - 前記ネットワーク上の乗客の嗜好を示す適用されたランク付け関数に従って旅路を識別することを、識別される旅路が、前記関連する旅程プランナから受信された旅路の前記リスト内に含まれていないことに関係なく行うことを更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ランク付け関数を生成する前に、前記コンピュータ実装方法は、行列の前記抽出された系列に動的平滑化非負行列因数分解を適用することを更に含み、前記ランク付け関数は行列の平滑化抽出された系列に従って生成される、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 実際の旅路の前記取り出された組内の各旅路についての特徴ベクトルを生成することを更に含み、各特徴ベクトルは、旅程と、ユーザクエリであってそれに対して前記旅程が応答されるユーザクエリとの関数として定義される、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 関連する交通機関ネットワーク上の旅路のリストを生成するためのシステムであって、前記リストは乗客嗜好の時間依存モデリングに従ってランク付けされ、前記システムは、
旅程プランニングエンジンを含む旅程プランナであって、関連するユーザから旅路要求を受信し、前記旅路要求は前記関連する交通機関ネットワーク上での出発地と到着地と出発時刻とを含み、それに応答して前記関連する交通機関ネットワーク上の旅路のリストを返すように構成された、前記旅程プランニングエンジンを含む前記旅程プランナと、
ランク付け関数に従って旅路の前記リストをランク付けするように構成された再ランク付け要素と、
メモリであって、
関連するデータベースから、受信された旅路要求に対応する実際の旅路の組を取り出すための命令であって、実際の旅路の前記組はそれぞれが、前記受信された旅路要求に対応する共通の出発地と到着地と出発時刻とを有する、命令と、
実際の旅路の取り出された組について、前記関連する交通機関ネットワーク上のサービスに関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組と前記関連する交通機関ネットワーク上の変更点に関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組とを含む動的潜在変数の組を取得するための命令と、
各取り出された実際の旅路を、各実際の旅路上の対応する乗客の暗黙的選択を表す対単位の嗜好の組に変換するための命令と、
旅路の前記取り出された組からサービス行列及び変更点行列の系列を抽出するための命令と、
抽出された系列と前記旅路要求に関連する動的潜在変数の組とに従ってランク付け関数を生成するための命令と、
前記受信された旅路要求に対応する取り出された旅路の前記組内の各旅路に前記ランク付け関数を適用してそれらのランク付けを決定するための命令と、
関連する旅程プランナから受信された、受信された出発地と到着地と時刻とに対応する旅路の前記リストをランク付けするための命令と
を含む、メモリと、
前記メモリと動作可能に通信するプロセッサであって、前記命令を実行し、前記旅程プランナと前記再ランク付け要素とを実装するプロセッサと
を備えるシステム。 - 前記ネットワーク上の乗客の嗜好を示す適用されたランク付け関数に従って旅路を識別することを、識別される旅路が、前記関連する旅程プランナから受信された旅路の前記リスト内に含まれていないことに関係なく行うための命令を更に含む、請求項5に記載のシステム。
- 前記ランク付け関数を生成する前に、前記命令は、行列の前記抽出された系列に動的平滑化非負行列因数分解を適用することを更に含み、前記ランク付け関数は行列の平滑化抽出された系列に従って生成される、請求項6に記載のシステム。
- 関連する交通機関ネットワーク上の旅路のリストを生成するためのコンピュータ実装方法であって、前記リストは乗客嗜好の時間依存モデリングに従ってランク付けされる、コンピュータ実装方法であって、
受信された旅路要求に応答して関連するデータベースから取り出された実際の旅路の組について、サービス行列及び変更点行列の系列を抽出することと、
行列の抽出された系列に動的平滑化非負行列因数分解を適用することと、
旅路の取り出された組から、前記関連する交通機関ネットワーク上のサービスに関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組と前記関連する交通機関ネットワーク上の変更点に関する乗客嗜好を表す少なくとも1つの組とを含む動的潜在変数の組を取得することと、
行列の前記抽出された系列から、実際の旅路の前記取り出された組内の各旅路についての特徴ベクトルを生成することであって、各特徴ベクトルは、旅路と、ユーザクエリであってそれに対して前記旅路が応答されるユーザクエリとの関数として定義される、ことと、
各取り出された実際の旅路を、各実際の旅路上の対応する乗客の暗黙的選択を表す対単位の嗜好の組に変換することと、
前記旅路要求に関連する行列の平滑化抽出された系列から生成された前記特徴ベクトルに従ってランク付け関数を学習することと
を含むコンピュータ実装方法。 - 前記旅路要求に応答した関連する旅程プランナから旅路のリストを受信することと、
前記受信された旅路要求に対応する旅路の前記リスト内の各旅路に前記ランク付け関数を適用してそれらのランク付けを決定することと、
前記ランク付け関数の適用に応答して旅路のリストを再ランク付けすることと
を更に含む、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。 - 実際の旅路の前記組内の各旅路(J)についての前記特徴ベクトルxを生成することは、前記旅路(J)をサービスレッグ(S)と変更(C)とに分解してJ=(S,C)とすることを更に含み、前記特徴ベクトルx(J)は一般特徴ベクトルxgと4つの潜在要素{xS b,xS a,xC b,xC a}とを含み、前記特徴ベクトルx(J)={xg,xS b,xS a,xC b,xC a}である、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
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