ソーシャルビッグデータを分析することで,実世界のイベントや,人々の興味,観光スポットへのレビューなどを得ることが可能である.また,近年は観光産業が注目を浴びており,その中で個々人に最適な観光情報を提供することは,多様化した旅行形態において重要な課題である.ユーザの明示的な属性,暗黙的な属性,コンテキストは,データの欠損や,そもそもデータとして存在しないなど情報の提供に利用するのは困難な場合がある.そこで,本研究では,ソーシャルビッグデータにおいてそれらを推定する手法の開発,さらにユーザの多様な情報を包括的に考慮して旅行者に観光情報を提供するための技術の開発を目的とする.
1 0 0 0 OA ジオタグ付き写真を用いた様々な観光地の平均的な滞在時間の推定
- 著者
- 青山 賢 廣田 雅春 石川 博 横山 昌平
- 雑誌
- 第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2015, pp.72-79, 2015-11-17
ジオタグを用いた観光地や観光ルートを推薦する研究において,観光地における滞在時間は重要な要素である.それらの研究では,観光地で写真を撮影した期間をそのまま滞在時間としている.しかし,観光地の滞在中の人々の移動距離,撮影する写真数,および撮影間隔などは個人差があり,必ずしも滞在中に常に同じように写真を撮影しているとは限らない.そこで,本研究では,これらを考慮することにより滞在時間をより正確に推定することを目指す.提案手法では,ある観光地で一定枚数以上を一定距離以上移動して撮影した,複数の撮影者の移動軌跡の最初と最後の写真の撮影日時の差を算出し,それを集約することで,観光地の滞在時間を推定する.
1 0 0 0 OA ソーシャルビッグデータを用いたホットスポットの分析と観光への応用
- 著者
- 廣田 雅春
- 出版者
- 一般社団法人 システム制御情報学会
- 雑誌
- システム/制御/情報 (ISSN:09161600)
- 巻号頁・発行日
- vol.63, no.1, pp.14-19, 2019-01-15 (Released:2019-07-15)
- 参考文献数
- 32