2021 Fiscal Year Research-status Report
ソーシャルビッグデータにおけるユーザの多様な情報の推定と観光への応用
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19K20418
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア / ビッグデータ / 観光 / ユーザ分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数のソーシャルメディアのデータや，ブログやレビュー，バスの運行情報などこの課題で扱う観光に関連するデータの収集するプログラムを開発し，また，研究課題用のデータを作成・管理するデータべースの準備を行った．
ユーザの属性や関心を推定する研究の一環として，ユーザの移動情報の分析する研究に取り組んだ．移動情報は実際にユーザの行動を表しているため，ユーザの関心を表す情報であるがデータ数が多いため，扱うのが難しい．そこで，ユーザの移動中において長時間滞在する地点に着目し，移動軌跡の特徴を保持したまま圧縮するための移動軌跡のオンライン圧縮アルゴリズムを提案した．このアルゴリズムは，ユーザの滞留地点の抽出とユーザの移動軌跡を圧縮した地点を組み合わせることで，ユーザの移動の特徴を高く保持することがでる．結果として，複数の評価指標に基づいて既存手法と比較したところ，一定の有効性が認められた．
また，京都市で投稿されたソーシャルメディアへの投稿を用いた移動軌跡について分析することで，移動軌跡のクラスタリングを行うための特徴量を生成する手法の開発に取り組んだ．移動軌跡のクラスタを可視化し，京都市内におけるユーザの移動パターンについて分析した．
これらの研究成果は，複数の国内会議，国際会議，論文誌 (ICAROB2022, EIDWT2022，MAKE2021 など) に採録されており，広く成果を発表している．
4年目もこれまでに得られた研究成果を発展させていく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
ビッグデータからユーザの情報や，興味などの分析，属性の推定について，研究を行っているが，COVID19 の影響などによる遅れが出ている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度も研究計画に従い，研究を進めていく．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスにより，打ち合わせや学会がオンラインになったため，出張費や実験計画などの計画に影響がでたためである．
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