| Project/Area Number |
19K12567
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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 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
奥 健太 龍谷大学, 先端理工学部, 講師 (70551555)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 推薦システム / 観光スポット推薦 / 観光ルート推薦 / 観光地推薦 / 観光情報推薦 / 景観特徴 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，観光資源の特徴の一つとして景観特徴に着目し，景観ベースの観光情報推薦の問題に取り組む．特に，A. 観光資源の景観特徴化技術，B. 景観特徴に基づく観光資源推薦技術を確立する．本研究では，景観工学において分類されている，シーン景観，シークエンス景観，場の景観に着目する．地理情報に関連するさまざまなオープンデータを基に，これらシーン景観，シークエンス景観，場の景観の観点から，観光資源の景観特徴化を行う技術を確立する．さらに，得られたシーン景観特徴，シークエンス景観特徴，場の景観特徴に基づいた観光資源推薦技術を確立する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、観光資源の特徴の一つとして景観特徴に着目し、景観ベースの観光情報推薦の問題に取り組む。
2023年度は、前年度までに取り組んできた(a)観光スポット推薦システム、(b)観光ルート推薦システム、(c)観光地推薦システムを組み合わせた観光情報推薦システムについて、継続して取り組んだ。
(b)観光ルート推薦システムについて、研究動向のサーヴェイを行った。観光時のユーザの移動モードとして、ウォーキング、サイクリング、ドライブに着目し、それぞれを目的に取り組まれているルート推薦システムの事例を調査した。それぞれの移動モードにおける、景観ベース観光ルート推薦システムの事例についてまとめた。また、調査した結果、いずれの移動モードにおいても、移動を手段として捉えるか、目的として捉えるかによって、ルート推薦のアプローチは大きく異なることが確認できた。
(c)観光地推薦システムについて、観光地推薦システムを実現するために、Wikipediaおよび国道数値情報等のオープンデータを活用し、観光地エリアデータセットを構築した。まず、Wikipediaの観光地ページから観光スポットを抽出し、その観光スポットの位置情報およびカテゴリを抽出した。つづいて、Wikipediaの観光地ページから観光地エリアを抽出し、国土数値情報の行政区域データを基に、その観光地エリアの領域を抽出した。抽出した観光地エリアについて、国土数値情報の土地利用3次メッシュデータおよび標高・傾斜度3次メッシュデータを基に、それぞれ土地利用ベクトル、標高ベクトルを作成した。さらに、観光地エリアに対応付けられた観光スポットのカテゴリ分布を基にカテゴリベクトルを作成した。そして、各ベクトルにより観光地エリアを特徴化した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は、特に(b)観光ルート推薦システムおよび(c)観光地推薦システムについて取り組んだ。しかしながら、年度内に成果を報告するまでには至っておらず、引続き、次年度にこれらの成果報告に向けて取り組む予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず、2023年度に取り組んだ、(b)観光ルート推薦システムおよび(c)観光地推薦システムについて、成果を報告していきたい。併せて、2021年度より実施しているコンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システムの課題に、2024年度も引続き重点的に取り組む。WikipediaやOpenStreetMap、国土数値情報などのオープンデータを基に観光資源や各種コンテンツの特徴化について検討していく。
また、前年度と同様に、出張旅費および人件費・謝金に充てていた分をクラウドソーシングや業務委託等に回す形で、これらの予算を拡充させる。拡充させた予算で、クラウドソーシングや業務委託により各種コンテンツと景観との関係データの収集を実施する。コンテンツとして映画や漫画、アニメ、楽曲、クラシック楽曲、書籍、動画などを対象としている。これらのコンテンツと景観との関係データを収集する。関係データとして、コンテンツ-景観関係データに加え、コンテンツ-感情-景観関係データ、コンテンツ-パーソナリティ-景観関係データ、コンテンツ-コンテキスト-景観関係データなどを収集する。上記の課題については、研究協力者（大学院生および学部生複数名）と連携しながら遂行する。
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