| 研究課題/領域番号 |
23K28094
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03404 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、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 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
馬 強 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (30415856)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2027年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2026年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 情報推薦 / プランニング / 観光情報学 / データマイニング / ユーザ生成コンテンツ / 時空間データベース / 地域知マイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，SNSやセンサーから得られる行動履歴および行政や業者が公開しているオープンデータなどの着地情報などの地域・観光ビッグデータを対象に，地域・観光に関する集合知をマイニングする基盤および個人化・分散化観光推薦・プランニングの基盤技術を開発する．これにより，観光における個人行動の「探索」と「活用」，および，「個々のユーザのミクロ最適化」と「地域全体のマクロ最適化」の誘因両立性の制約を満たす社会情報基盤を構築する．観光客の満足度向上，および，地域の活性化・負担軽減の両立を支援して持続可能な観光社会の実現に貢献する．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は観光の個人化と分散化を促進する観光推薦・プランニングの基盤の確立である．そのため，令和５年度では，以下の項目について研究開発を行い，国際論文誌１本、査読付き国際会議論文１０本、国内学会論文５本の成果発表を行った．
（A）京都市に観光ビッグデータの収集と整理：京都市とその周辺の観光スポットに関する評判情報をGoogleマップやTripAdvisorなどから収集して格納した．また，京都バスや京都市バスなどの公共交通に関するデータを収集し，観光地を中心とした移動ネットワークを作成した．
（B）ユーザと観光地の特徴分析：移動履歴データと評判情報を併用してユーザと観光地の表現を学習する手法について研究開発を行っている．それを用いた観光地推薦手法は従来手法より大幅な精度改善が見られた．
（C）冒険と安心を両立する推薦：今年度では，観光地における料理推薦を対象に，過去の履歴から得られたユーザの好みと観光地の特徴を考慮して，好奇心と安心感を両立する情報推薦技術を開発している．
（D）メリハリ型観光ルート推薦・プランニング：観光地を複数のエリアに分割し，エリアごとに観光スポット選択の粒度に緩急をつけ，観光都市の「らしさ」を味わう「メリハリ・エリア型観光」を提唱し，これを支援するプランニング手法を開発している．また，推薦における個人化レベルを考慮し，場所ごとに個人化レベルを変化させて，観光ルートにおける人気スポットとユーザ好みスポットの割合を個々の観光客の行動パターンに基づいて動的に調整する観光ルートプランニングを提唱し，その実現可能性を検討している．
（E）分散型観光ルート推薦・プランニング：観光地と移動手段の混雑を考慮したルート推薦・プランニング手法を開発している．環境税メタファーや動的滞在・移動時間を導入した混雑緩和できるルートプランニング手法を提案している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
国際論文誌１本、査読付き国際会議論文１０本、国内学会論文５本の成果発表を行った。ビッグデータの分析基盤からそれを用いた観光推薦・プランニングへの応用まで成果を得られたと考えられるため。
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| 今後の研究の推進方策 |
国際論文誌１本，査読付き国際会議論文１０本，国内学会論文５本の成果発表を行っており，当初の研究計画以上に順調に進展している．
これらの成果を踏まえて，以下の要素技術を中心に開発して，早期にプロトタイプを試作しユーザ実験を実施していく．
・観光客の嗜好や行動パターンを分析する技術
・個人化・分散化を促進するルートプランニング技術
・ルートプランニング・推薦に関する評価手法
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