| Project/Area Number |
20K12411
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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 | Tokai University |
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Principal Investigator |
Hoshino Yuko 東海大学, 情報通信学部, 講師 (80435271)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 光穗 東海大学, 情報通信学部, 教授 (60366086)
石井 英里子 鹿児島県立短期大学, 文学科 英語英文学専攻, 准教授 (80580878)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | Web / 情報推薦 / 視線情報 / 観光情報 / 機械学習 / ヒューマンインタラクション / 自然言語処理 / システム開発 / Webページ / SNS / Twitter / Flicker / 画像のオブジェクト抽出 / テキストマイニング / 画像 / 深層学習 / 注視点 / ソーシャルメディア / 観光 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではSNSに投稿されたテキスト、画像データを収集し、機械学習やディープラーニングといったAI技術を用いて人気のある、またはこれから人気の出そうな場所、イベント等を抽出し、ユーザのWeb閲覧履歴等と組み合わせることで、より個々人の興味にマッチした、必要とされる情報を提供する手法の研究を行い、Society 5.0の重要な目標であるIoT（Internet of Things）で全ての人とモノがつながり、人工知能（AI）により、必要な情報が必要な時に提供されるようなシステムの開発を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study developed a system that utilizes gaze information while users are browsing web pages to identify areas of focus. The system extracts text and images from these areas, understands user preferences, and recommends personalized search keywords and tourism-related web news. The system consists of three processes: text and image extraction, preference understanding, and relevant information presentation. Experiments showed a high degree of accuracy in the recommendation of information related to tourist spots. Future challenges include comparing groups with different cultural backgrounds and improving the accuracy of preference extraction by considering the depth of reading.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究は、視線追跡技術と機械学習を組み合わせてユーザの興味をリアルタイムで特定し、パーソナライズド推薦を行う手法を開発しました。学術的には、ユーザ行動解析と多言語対応の情報推薦システムにおける新しいアプローチを提供します。社会的には、旅行者の観光体験を向上させ、広告やマーケティングの効果を高め、多文化理解を促進します。これにより、技術革新と社会的影響の両面で貢献できるものと考えます。
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