| 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 |
交付 (2022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 | 観光情報 / 情報推薦 / 視線情報 / Webページ / システム開発 / 自然言語処理 / 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 / Web / 機械学習 / 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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| 研究実績の概要 |
2022年度までの研究にて、ある観光スポットに関する情報を掲載しているWebページを閲覧したユーザーに、このユーザーの嗜好を考慮した別の観光スポットの情報を取得するための検索キーワード推薦システムを作成した。
このシステムではユーザーが閲覧したWebページ本文の内容を要約して保存し、閲覧履歴情報とする。この閲覧履歴情報を複数ページ分蓄積し、次にユーザーWebページを閲覧したとき、閲覧中のスポットに関連し、かつユーザーの嗜好に合うような別情報を得るためのキーワードを推薦する。ユーザーの嗜好を抽出するために、閲覧履歴の文書を要約し、文章・単語ベクトルの類似度、感情分析などの文章解析処理を行っている。また、閲覧時の視線情報も活用し、熟読している文章をWebページから抽出し、その部分を解析に利用した。
このシステムを用いて周辺観光に興味があると想定した場合と歴史観光に興味があると想定した場合で検証を行った。
閲覧履歴情報に含まれる内容が周辺観光に関するものが多かった場合は現在閲覧しているページに記載されている観光スポット近くの関連情報を検索するための新キーワードを推薦することができるかテストをおこなった。さらに閲覧履歴情報に含まれる内容が歴史観光に関するものが多かった場合は現在閲覧中のページと関連する歴史的スポットの情報を得るための新キーワードを推薦することができるかテストを行った。この２つの作業では異なるキーワードが推薦されたため、ユーザーの嗜好を考慮した推薦ができたのではないかと示唆される。
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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
システム開発自体は順調に進んでいるが、コロナ禍もあり被験者によりシステム検証と修正が十分とは言えない状況である。また、使用している視線検出装置が生産終了となり、新機種へ変更される予定であり、SDKのバージョンが変わるためプログラムの修正が必要となる。
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| 今後の研究の推進方策 |
使用していた視線検出装置が生産終了となり、新機種となるため、SDKのバージョンアップが必要となる。それに伴いプログラムの修正が作業を行う予定である。プログラムの修正が終わり次第、被験者による情報推薦精度の検証と結果の検証を行い、論文にまとめる予定である。
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