個人化・分散化指向の観光推薦・プランニング基盤の構築

• 研究課題/領域番号: 23K28094
• 補助金の研究課題番号: 23H03404 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 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
• 研究機関: 京都工芸繊維大学
• 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)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 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)
• 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

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．