経験の浅いドライバーの乗客獲得を支援するタクシー需要予測サービスは,現在予測範囲が広く道路毎の需要予測が求められている.本研究では,需要予測する際の道路粒度を検討する.
OpenStreetMapの道路粒度では,学習に十分な乗車実績がある道路で曜日,時間帯ごとに乗車傾向が確認できた.また,乗車実績が不十分な道路を学習可能なレベルまでデータを増やすために,乗車傾向毎に道路を集約する必要がある.乗車傾向で時系列クラスタリングを行うと街の特性ごとに道路が集約できることを確認した.