Construction of Personalized and Decentralized Oriented Sightseeing Recommendation and Planning Foundation

• Project/Area Number: 23K28094
• Project/Area Number (Other): 23H03404 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related; Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Kyoto Institute of Technology
• Principal Investigator: 馬 強 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (30415856)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2026: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2025: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
• Keywords: 情報推薦 / プランニング / 観光情報学 / データマイニング / ユーザ生成コンテンツ / 時空間データベース / 地域知マイニング

Outline of Research at the Start

本研究では，SNSやセンサーから得られる行動履歴および行政や業者が公開しているオープンデータなどの着地情報などの地域・観光ビッグデータを対象に，地域・観光に関する集合知をマイニングする基盤および個人化・分散化観光推薦・プランニングの基盤技術を開発する．これにより，観光における個人行動の「探索」と「活用」，および，「個々のユーザのミクロ最適化」と「地域全体のマクロ最適化」の誘因両立性の制約を満たす社会情報基盤を構築する．観光客の満足度向上，および，地域の活性化・負担軽減の両立を支援して持続可能な観光社会の実現に貢献する．