| 研究課題/領域番号 |
19K12240
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | SNSデータ分析 / ユーザ特性抽出 / 経路案内 / 情報推薦 / 時空間分析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、ビッグデータを最新の機械分類と深層学習を利用しつつ、陽に明らかでない地物や通りの特性を抽出する技術、地物や通りをユーザの興味と関心に基づき分類し、ユーザ特性を抽出する技術、街ごとのそれら特性の相関性からユーザごとに認知しやすいLMを生成する技術、それらを用いた経路をアダプティブに生成し推薦する技術により、外国人観光客や夜間移動するユーザなど、多様なユーザのLMに対する認識率を向上させることで、常時画面を見ることなく目的地へ辿り着ける経路の推薦システムを開発し、社会実験を通して安全性と快適性、有用性の大幅な向上を達成することである。
最終年度となる当該年度は、4つの課題、課題イ「陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出」、課題ロ「地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出」、課題ハ「街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成」、課題ニ「アダプティブな経路案内生成と社会実験による検証」のうち、課題二を実施した。具体的には、前年度までに実施した課題ハを基盤として、ユーザごとのランドマークを用いた経路案内を実装し、多様なユーザ特性に対応した快適な経路案内を実現した。社会実験は、社会状況から関西（京都、大阪、奈良）の一部で実施し、一般ユーザのフィードバックを分析し、検証した。フィードバックは、各ユーザは1週間のうち10分程度の移動の際に、提案手法より抽出された上位2箇所を経由する経路案内を利用し、移動後に各地点に対する快適性評価を実施した。以上より、有用性を確認でき、社会実験による検証に取り組めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、Twitter、Foursquare、Flickr、Google Street View(GSV)、Open Street Map（OSM）、Wi-Fiパケットデータのビッグデータを収集し、機械分類、深層学習を最適に組み合わせて分析することで、街の特性およびユーザ特性を抽出し、地物と通りに対するユーザの認識率を高める経路推薦を研究開発し、ロングテールに対する安全性と快適性の向上を明らかにする。このために本研究課題で取り組むべき範囲として、イから二までの４つの課題を設定した。現在までに当初計画していた、課題二の「アダプティブな経路案内生成と社会実験による検証」を実施できた。しかしながら、COVID-19の影響により、一般ユーザを対象とした社会実験は小規模の実施となり、また国際会議の投稿および開催スケジュールが変更になったことにより、当該研究内容の発表を一部実施できなかった。以上より、本年度までの進捗内容を、2021年10月、12月と2022年1月、3月の国際会議にて発表を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
COVID-19の影響により一部実施できなかった地域での経路案内とフィードバックの社会実験と検証を実施する。また、一部実施できなかった当該研究内容の成果発表を実施する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
交付手続き時に調査ならびに発表計画していた国際会議・国内会議がCOVID-19にて補助業務（人件費）が一部実施できずに削減されたこと、オンラインになったことより旅費が削減されたため、次年度以降の研究調査・発表の補助業務ならびに旅費として本年度分を繰越すこととする。
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