| 研究課題/領域番号 |
19K12240
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | SNSデータ分析 / 地理情報分析 / 経路推薦 / Webマイニング / 機械学習 / ユーザ特性抽出 / 経路案内 / 時空間分析 / 情報推薦 / ビッグデータ分析 / ナビゲーション / ユーザ特性 / 行動分析 / ビッグデータ / 情報検索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、SNS、画像、地理データ等のビッグデータを収集し、機械学習を最適に組み合わせ分析し、街の特性およびユーザ特性を抽出し、地物と通りに対するユーザの認識率を高める経路推薦を研究開発し、ロングテールに対する安全性と快適性の向上を明らかにする。本研究課題で取り組むべき範囲として、次の４つの課題を設定する。
課題イ．陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出（平成31, 32年度）
課題ロ．地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出（平成31年度）
課題ハ．街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成（平成32年度）
課題ニ．アダプティブな経路案内生成と検証（平成32,33年度）
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| 研究成果の概要 |
本研究では、携帯画面の経路案内を常時注視しながらの移動は危険性が高く快適性は低いという課題に対して、SNS、GSV等の画像、地理情報、Wi-Fiセンサなどのビッグデータと最新の深層学習より、陽に明らかでない地物や通りの雰囲気を抽出し、雰囲気とユーザ特性の相関性からユーザごとに認知しやすいランドマークをアダプティブに生成し経路を推薦することで、ロングテールとなるユーザに対する安全安心な経路案内を包括的アプローチで解決する研究開発を遂行し、一定の研究成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の経路案内では、利用者の多様性が増すと地物や通りの街の特性に対するユーザの認識率も多様化するため、認識率が異なるにも関わらず同一のランドマークによる経路案内の利用では、全てのユーザに対して安心で快適な案内が困難という本質的な課題があった。すなわち、店舗や通りなどのランドマークに対して多様なユーザの認知率を向上させる手法を確立する本研究の学術的価値は高く、記憶に残りやすい経路を推薦でき、その実用性の高さは社会的に大きな意義がある。
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