Tourism recommender systems based on extraction of contexts from user generated contents

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16H05932
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Tourism Studies
• Research Institution: Ryukoku University
• Principal Investigator: Oku Kenta 龍谷大学, 理工学部, 講師 (70551555)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• 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

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.

Free Research Field

推薦システム

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．