Tourism recommender systems based on extraction of contexts from user generated contents
| Project/Area Number |
16H05932
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Tourism Studies
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
Oku Kenta 龍谷大学, 理工学部, 講師 (70551555)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2016: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | 推薦システム / 観光情報推薦システム / コンテキスト / コンテキストアウェアネス / コンテキストアウェア / 観光情報推薦 / コンテキストアウェア推薦システム / 観光スポット推薦システム / 位置情報付きツイート / 位置情報付き写真 / 情報推薦 / 観光情報学 / ユーザ生成コンテンツ / コンテキスト抽出 / ユーザ生成コンテンツ解析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We tackled the following themes to develop context-aware tourism recommender systems:(1)User-related context-aware tourism recommender systems, (2)Environment-related context-aware tourism recommender systems, (3)Integrated context-aware tourism recommender systems.
In each theme, we experimentally developed methods for extracting various contexts and context-aware tourism recommender systems. In addition, we evaluated its validity through experiments.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
年々，観光産業を活性化させることの需要が高まっている．この背景も踏まえ，より適切な観光情報を提供する手段として，コンテキストアウェア観光情報推薦システムを研究開発することの意義は大きい．本研究成果により，コンテキストに応じた観光スポットが適切に推薦されることで，観光産業活性化に貢献できる．また，Web上に発信されているツイートと写真等のコンテンツから自動的にコンテキストを抽出し，汎用的なコンテキストモデリング技術を確立する点に学術的意義がある．
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Report
(4 results)
Research Products
(21 results)
