| 研究課題/領域番号 |
20K12411
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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80020:観光学関連
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
星野 祐子 東海大学, 情報通信学部, 講師 (80435271)
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| 研究分担者 |
山田 光穗 東海大学, 情報通信学部, 教授 (60366086)
石井 英里子 鹿児島県立短期大学, 文学科 英語英文学専攻, 准教授 (80580878)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | Web / 情報推薦 / 視線情報 / 観光情報 / 機械学習 / ヒューマンインタラクション / 自然言語処理 / システム開発 / Webページ / SNS / Twitter / Flicker / 画像のオブジェクト抽出 / テキストマイニング / 画像 / 深層学習 / 注視点 / ソーシャルメディア / 観光 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではSNSに投稿されたテキスト、画像データを収集し、機械学習やディープラーニングといったAI技術を用いて人気のある、またはこれから人気の出そうな場所、イベント等を抽出し、ユーザのWeb閲覧履歴等と組み合わせることで、より個々人の興味にマッチした、必要とされる情報を提供する手法の研究を行い、Society 5.0の重要な目標であるIoT（Internet of Things）で全ての人とモノがつながり、人工知能（AI）により、必要な情報が必要な時に提供されるようなシステムの開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、ユーザがWebページを閲覧している間の視線情報を用いて注視箇所を特定し、その箇所の文章や画像を抽出、ユーザの嗜好を把握し、パーソナライズされた検索キーワードや観光関連Webニュースを推薦するシステムを開発した。システムは文章・画像抽出プロセス、嗜好把握プロセス、関連情報提示プロセスの3つから構成される。実験では、観光スポットに関する推薦情報の適合度が高いことが示された。今後は、文化的背景の異なるグループ間の比較や読みの深さを考慮した嗜好抽出精度の向上が課題とされる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、視線追跡技術と機械学習を組み合わせてユーザの興味をリアルタイムで特定し、パーソナライズド推薦を行う手法を開発しました。学術的には、ユーザ行動解析と多言語対応の情報推薦システムにおける新しいアプローチを提供します。社会的には、旅行者の観光体験を向上させ、広告やマーケティングの効果を高め、多文化理解を促進します。これにより、技術革新と社会的影響の両面で貢献できるものと考えます。
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