| Project/Area Number |
19K12240
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
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Principal Investigator |
Kawai Yukiko 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | SNSデータ分析 / 地理情報分析 / 経路推薦 / Webマイニング / 機械学習 / ユーザ特性抽出 / 経路案内 / 時空間分析 / 情報推薦 / ビッグデータ分析 / ナビゲーション / ユーザ特性 / 行動分析 / ビッグデータ / 情報検索 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、SNS、画像、地理データ等のビッグデータを収集し、機械学習を最適に組み合わせ分析し、街の特性およびユーザ特性を抽出し、地物と通りに対するユーザの認識率を高める経路推薦を研究開発し、ロングテールに対する安全性と快適性の向上を明らかにする。本研究課題で取り組むべき範囲として、次の４つの課題を設定する。
課題イ．陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出（平成31, 32年度）
課題ロ．地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出（平成31年度）
課題ハ．街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成（平成32年度）
課題ニ．アダプティブな経路案内生成と検証（平成32,33年度）
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| Outline of Final Research Achievements |
There is a serious issue that constantly staring at route guidance on a mobile phone screen while moving is dangerous and uncomfortable. In this research, we extract the atmosphere of places and streets that are not clearly visible to the public using big data such as images from SNS, GSV, geographic information, Wi-Fi sensors, etc., and the latest deep learning techniques, and then, we have achieved a certain level of research results by carrying out research and development to solve safe and secure route guidance for long-tail users with a comprehensive approach.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
既存の経路案内では、利用者の多様性が増すと地物や通りの街の特性に対するユーザの認識率も多様化するため、認識率が異なるにも関わらず同一のランドマークによる経路案内の利用では、全てのユーザに対して安心で快適な案内が困難という本質的な課題があった。すなわち、店舗や通りなどのランドマークに対して多様なユーザの認知率を向上させる手法を確立する本研究の学術的価値は高く、記憶に残りやすい経路を推薦でき、その実用性の高さは社会的に大きな意義がある。
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