| 研究課題/領域番号 |
19K20418
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 岡山理科大学 |
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研究代表者 |
廣田 雅春 岡山理科大学, 情報理工学部, 准教授 (70750628)
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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 |
交付 (2022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)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / ビッグデータ / 観光 / ユーザ分析 / ユーザ情報 / 属性推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソーシャルビッグデータを分析することで，実世界のイベントや，人々の興味，観光スポットへのレビューなどを得ることが可能である．また，近年は観光産業が注目を浴びており，その中で個々人に最適な観光情報を提供することは，多様化した旅行形態において重要な課題である．ユーザの明示的な属性，暗黙的な属性，コンテキストは，データの欠損や，そもそもデータとして存在しないなど情報の提供に利用するのは困難な場合がある．そこで，本研究では，ソーシャルビッグデータにおいてそれらを推定する手法の開発，さらにユーザの多様な情報を包括的に考慮して旅行者に観光情報を提供するための技術の開発を目的とする．
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| 研究実績の概要 |
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，実際の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．しかし，移動情報は，その中に持つ測位点の数が多いため，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バッチ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，既存手法と比較して，軌跡の形状の損失度合いなどをほとんど変化させること無く，実行時間を削減することができた．また，既存手法との比較として，滞留地点を必ず保持した圧縮結果を作成することもあげられる．
また，ユーザの移動軌跡は，実際のユーザの移動に対して情報の損失があるため，観光に利用するためには，それを復元することが望ましい．そこで，京都市で投稿されたソーシャルメディアへの投稿で構成されるユーザの移動軌跡について分析することで，移動軌跡の復元を行うための手法の開発に取り組んだ．ユーザの
これらの研究成果は，複数の国内会議，国際会議 (ICAROB2023, ADMA2022) に採録されており，広く成果を発表している．5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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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
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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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究計画に従い，研究を進めていく．
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