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Ryo Shirai

ML Privacyチーム, Family Service Data Scienceチーム

【インターンレポート】Positive-Unlabeled Learningを用いた位置情報とチェックインログに基づく滞在店舗推定
Ryo Shirai2023-03-06
ML Privacyチーム, Family Service Data Scienceチーム
はじめに　初めまして。大阪大学工学部4年の白井僚と申します。2022年の夏期インターンシップに6週間参加し、その後アルバイトとして勤務しています。期間中、ML PrivacyチームとFamily Service Data Scienceチームに所属し、「Positive-Unlabeled Learningを用いた位置情報とチェックインログに基づく滞在店舗推定」というテーマで研究に取り組みました。本記事では、私が行った研究についてご紹介します。また、本研究に関する論文は、第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2023）にて発表しました。背景　本研究では、リアルタイムに取得したGPSやWi-Fiなどの位置情報データから、ユーザが滞在している店舗を推定する「滞在店舗推定問題」に焦点を当てます。この推定によって、現在位置に基づくクーポン提供などの施策が可能になります。ただし、位置情報データには誤差があるため、この誤差範囲を考慮して、誤差範囲内に存在する店舗から実際にユーザが訪れた店舗を推定するための予測モデルが必要です。下図に、この誤差範囲とその中に存在する店

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