## Memo ## Abstract 我々は、道路交通データに現れる異常の根本原因を推測するための、新しい2段階のマイニングと最適化の枠組みを提案する。我々は、道路交通を、都市を主要道路に囲まれた地域に分割することによって形成されるネットワーク上の時間依存フローとしてモデル化する。最初のステップでは、過去の交通プロファイルからの乖離に基づいてリンク異常を特定する。しかし、リンクの異常は、それ自体では、その異常の原因をほとんど明らかにしない。第2ステップでは、ネットワークのフローを、発着地間の潜在的なフローとリンク上の観測可能なフローを物理的に関連付ける発着地（OD）行列の観点からモデル化することにより、生成的なアプローチをとる。重要な洞察は、観測可能なベクトルとしてすべてのリンクトラフィックを使用する代わりに、リンク異常ベクトルだけを使用することである。L1逆問題を解くことにより、リンク異常の原因となった経路（起点と目的地のペア）を推測する。約8億点のデータからなる非常に大規模なGPSデータセットを用いた実験により、リンク異常の出現を明確に説明できる経路を発見できることが実証された。観測可能な異常を生成的に説明するために最適化技術を用いることは、我々の知る限り、全く新しいものである。