| 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 | 情報推薦 / Web / 視線情報 / 観光情報 / 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 / 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 |
Webから収集した情報とユーザーのWebページ閲覧情報、特に閲覧しているWebページ中に注視している部分の文章を用いた、新たな情報を得るための観光関連情報推薦システムを開発し、観光Webページの閲覧検証を行った。本研究はWebページやSNSを閲覧することで観光情報を収集するユーザーに対して、よりパーソナライズされた情報を推薦するシステムの開発を目的としている。
本システムではChromeブラウザを用いてユーザーがWebページを閲覧している時に注視している文章を抽出する。ページ遷移が行われる時、抽出したWebページの文章を要約して保存する。ユーザーが一連のWebページ閲覧を終了し、本システムGUI画面上のsuggestボタンを押したとき、保存していた要約文とその時点で閲覧していたWebページの注視文章に対して、形態素解析、TF-IDFやWord2Vec等による類似度算出を行い、ユーザー閲覧内容と関連度の高いワード（本文中に出現する語と近いベクトルを持つもの、共起する確率がたかいもの）を抽出し、「本文関連情報」、「共起関連情報」として提示する。
また、ユーザーが閲覧していた観光スポットと近いエリアにあり、Web上での口コミ文章の感情分布が似ている観光スポットを「類似観光スポット」として提示する。
検証では同一Webページに含まれる文章全文を用いて推薦語を決定した場合とユーザーの視線情報によって抽出された文章を用いて推薦語を決定した場合での比較・nDCGによる検証を行った。この結果、視線情報を活用した場合の方がユーザーの嗜好を反映しているとの有意差が得られた。
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