2023 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習に基づく中核都市（姫路市）観光振興システムの開発
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21K12458
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
上浦 尚武 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (80275312)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 観光振興 / 機械学習 / 観光ルート生成システム / 観光資源価値評価システム / 姫路市 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度では，外国人観光客の好みを考慮した姫路市観光ルート生成システムを開発した．提案システムは，Webページ上で簡単に操作できるようにHTML形式で実装されており，利用者が交通手段，出発地・到着地，興味のある項目(以下，ジャンルと記す)，特に行きたい場所を入力すれば自動的に観光スポットを推奨する．外国人は姫路観光でスポット見学所要時間を最も重視し，次いで観光地へのアクセス良さ，入所値段，最後に英語の対応性を高く評価している．そこで，見学所要時間の長さ，アクセスの良さを定式化し，スポット選択の際に使用する．これにより，見学時間が長いスポットが選択される際は推奨スポット数が減少し，無理のない観光ルート生成が可能となる．上位ランクのスポットの訪問順は，それらをノードとする巡回セールスマン問題として決定する．最後に，提案システムはGoogle Maps API を用いて，Web地図上にルートを視覚的にわかりやすく表示する．
以上に加えて，姫路市内各地区に対する観光価値定義システムを開発した．提案システムは，市販の姫路市国籍別旅行者分布を用いてサポートベクターマシン(SVM)用のデータを生成する．分布データはエリアコードを有し，そのコードで特定される地区を訪れた外国人旅行者の国別人数がデータ要素値となる．学習データ生成時，まず調査対象の国を定め，次に分布データのうち，調査対象国からの観光客が訪れている地区コードを有するデータに正解クラス，訪れていないエリアに不正解クラスとラベルを与える．提案法では完成させたSVMデータ識別器に調査対象国の要素値が外されたテストデータを与え，正解クラスに分類されたデータのエリアコードによって指定される姫路市内の地区を，調査対象国出身旅行者にも訪問価値があると推定する．
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